基于改进Faster R-CNN算法的车辆检测

作者：林国平; 余晓龙

来源：闽南师范大学学报(自然科学版), 2019, 32(01): 44-50.

DOI：10.16007/j.cnki.issn2095-7122.2019.01.006

• 目标检测
• Faster R-CNN
• RPN网络
• K-Means++

基于区域的网络Faster R-CNN算法在图像的目标检测领域取得了巨大突破.相比较于传统的目标检测方法R-CNN和Fast R-CNN,Faster R-CNN提出了一种候选区域网络(RPN)有效的提升了检测候选框的生成速度.本文通过分析提出的RPN网络的实现方法,引用了K-Means++聚类算法,来对训练数据集中的目标框大小进行聚类分析,替代原本算法中的9个区域框.通过实验对比分析,通过改进的方法提高了车辆检测的精度.

• 单位
  闽南师范大学