基于改进Cascade RCNN的车辆目标检测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Vehicle Target Detection Method Based on Improved Cascade RCNN
针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法.使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感兴趣区域与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,增强目标特征表达.实验结果表明,改进后Cascade RCNN能更好地检测出小目标及遮挡目标,在KITTI和UA-DETRAC数据集上比Cas-cade …查看全部>>
李松江;吴宁;王鹏;李海兰
长春理工大学 计算机科学技术学院,长春 130022长春理工大学 计算机科学技术学院,长春 130022长春理工大学 计算机科学技术学院,长春 130022长春理工大学 计算机科学技术学院,长春 130022
信息技术与安全科学
车辆检测小目标遮挡目标Cascade RCNNROI Align
《计算机工程与应用》 2021 (5)
123-130,8
吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302118GX).
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