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用于车辆检测的锚点生成优化和兴趣区域分配
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文件大小: 3mb
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上传时间: 2021-03-21
详细说明：基于区域提议网络（RPN）的对象检测，例如具有CNN的快速区域（Faster R-CNN），由于其高精度和快速而备受关注。但是，在特殊应用场合（例如车载车辆检测）中使用时，它还有改进的余地。原始RPN在最后一个特征图的每个像素上均匀地定位多尺度锚点，并分类一个锚点是前景还是背景的一部分，在最后一个特征图中具有一个像素。最后一个特征图中每个像素的接受场在原始的更快的R-CNN中固定，并且与锚点大小不一致。因此，大型车辆只能看到某个部分，而小型车辆的特征中包含太多无用的信息。这降低了检测精度。此外，透视投影导致车辆包围盒尺寸变得与包围盒位置相关，从而降低了均匀锚产生方法的有效性和准确性。这降低了检测准确性和计算速度。在区域提议阶段之后，会生成许多感兴趣的区域（ROI）。 ROI池化层将ROI投影到最后一个要素图，并形成具有固定大小的新要素图，以进行最终分类和框回归。投影区域中特征图像素的数量也会影响检测性能，但这在以前的作品中并未得到精确控制。在本文中，对原始的更快的R-CNN进行了优化，特别是对于车载车辆检测。本文试图解决上述问题。在KITTI数据集上对提出的方法进行了测试，结果显示出显
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