技术特征:
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的边海防目标检测方法,提出了一种改进的基于FRCNN的目标检测网络模型,属于目标检测技术以及计算机视觉领域。该方法针对原有的FRCNN算法检测耗时过长的问题,重新设计了检测网络中的特征提取结构,并利用筛选后的图像分类数据集重新训练,得到一个参数量更少、计算量更小的图像分类模型。使用可变形卷积替换原有的特有卷积层,提高检测网络对物体形变的适应能力,从而提高网络结构的平均检出率。
技术研发人员:刘俊;汪志强;李亚辉;王立林
受保护的技术使用者:杭州电子科技大学
技术研发日:2018.02.26
技术公布日:2018.08.21