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基于深度学习利用特征图加权融合的目标检测方法

张世辉 王红蕾 陈宇翔 刘新焕 张健 何欢 任卫东

计量学报2020,Vol.41Issue(11):1344-1351,8.
计量学报2020,Vol.41Issue(11):1344-1351,8.DOI:10.3969/j.issn.1000-1158.2020.11.06

基于深度学习利用特征图加权融合的目标检测方法

An Object Detection Method Based on Deep Learning Using Feature Map Weighted Fusion

张世辉 1王红蕾 2陈宇翔 1刘新焕 3张健 3何欢 3任卫东1

作者信息

  • 1. 燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004
  • 2. 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北秦皇岛066004
  • 3. 北京计算机技术及应用研究所,北京100854
  • 折叠

摘要

关键词

计量学/目标检测/视觉测量/深度学习/特征图加权融合/改进的RPN网络

分类

通用工业技术

引用本文复制引用

张世辉,王红蕾,陈宇翔,刘新焕,张健,何欢,任卫东..基于深度学习利用特征图加权融合的目标检测方法[J].计量学报,2020,41(11):1344-1351,8.

基金项目

国家自然科学基金(61379065) (61379065)

河北省自然科学基金(F2014203119) (F2014203119)

装备发展部信息系统局"十三五"预研课题(31511040401) (31511040401)

计量学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1158

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