期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向多尺度坦克装甲车辆目标检测的改进Faster R-CNN算法
被引量：
15
1
作者
王全东
常天庆
+1 位作者
张雷
戴文君
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2278-2291,共14页
复杂战场环境下的图像目标检测技术,是未来发展目标自动检测与跟踪一体化坦克火控系统需要解决的关键性问题.针对FasterR-CNN算法在小尺度坦克装甲车辆目标检测方面存在的问题,提出一种改进算法.首先采用尺度依赖区域建议网络(RPN),根...
复杂战场环境下的图像目标检测技术,是未来发展目标自动检测与跟踪一体化坦克火控系统需要解决的关键性问题.针对FasterR-CNN算法在小尺度坦克装甲车辆目标检测方面存在的问题,提出一种改进算法.首先采用尺度依赖区域建议网络(RPN),根据目标尺度分布情况在不同深度的卷积层上设置合理大小的滑动窗口,使RPN能够提取出更加精确的建议区域;其次提出一种选择性池化策略,根据尺度依赖RPN产生建议区域的大小选择合适深度的卷积层特征进行ROI池化,为后续的检测子网络保留足够的目标信息.在TankVOC4000图像库中从目标召回率、检测精度和速度等角度进行实验的结果表明,通过合理地利用多个层次上的卷积特征,文中算法对多种尺度的坦克装甲目标均取得了良好的检测效果,检测精度和速度均优于原Faster R-CNN算法,能够更好地满足实际应用需求.
展开更多
关键词
目标检测
卷积神经网络
FASTER
R-CNN
尺度依赖RPN
选择性池化
下载PDF
职称材料
题名
面向多尺度坦克装甲车辆目标检测的改进Faster R-CNN算法
被引量：
15
1
作者
王全东
常天庆
张雷
戴文君
机构
陆军装甲兵学院兵器与控制系
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2278-2291,共14页
基金
国防"十二五"装备预研基金(4040570201)
军队院校创新工程项目(2014060014)
文摘
复杂战场环境下的图像目标检测技术,是未来发展目标自动检测与跟踪一体化坦克火控系统需要解决的关键性问题.针对FasterR-CNN算法在小尺度坦克装甲车辆目标检测方面存在的问题,提出一种改进算法.首先采用尺度依赖区域建议网络(RPN),根据目标尺度分布情况在不同深度的卷积层上设置合理大小的滑动窗口,使RPN能够提取出更加精确的建议区域;其次提出一种选择性池化策略,根据尺度依赖RPN产生建议区域的大小选择合适深度的卷积层特征进行ROI池化,为后续的检测子网络保留足够的目标信息.在TankVOC4000图像库中从目标召回率、检测精度和速度等角度进行实验的结果表明,通过合理地利用多个层次上的卷积特征,文中算法对多种尺度的坦克装甲目标均取得了良好的检测效果,检测精度和速度均优于原Faster R-CNN算法,能够更好地满足实际应用需求.
关键词
目标检测
卷积神经网络
FASTER
R-CNN
尺度依赖RPN
选择性池化
Keywords
target
detection
convolution
neural
network
Faster
R-CNN
scale
dependent
region
proposal
network
selective
pooling
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多尺度坦克装甲车辆目标检测的改进Faster R-CNN算法
王全东
常天庆
张雷
戴文君
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
15
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
