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摘要
R-CNN(Regions with Convolutional Neural Network Features)算法及其改进,大多数用于ImageNet,COCO等学术竞赛中,针对现实应用于现场检测任务的优化及研究相对较少。本文在RCNN结构上,提出了在现实场景数字检测任务中,基于经典图像处理技术完成候选框提取的思路,可极大提高目标检测效率,使其能够完成实时检测任务。
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R-CNN(Regions with Convolutional Neural Network Features)算法及其改进,大多数用于ImageNet,COCO等学术竞赛中,针对现实应用于现场检测任务的优化及研究相对较少。本文在RCNN结构上,提出了在现实场景数字检测任务中,基于经典图像处理技术完成候选框提取的思路,可极大提高目标检测效率,使其能够完成实时检测任务。
