【摘 要】
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针对视频目标检测领域中使用图像检测算法而造成速度与精度相互制约的问题，为了充分利用目标在帧之间的运动信息，提出一种结合关联特征和卷积神经网络的视频检测方法。首先当前视频帧使用图像检测算法提取特征，其次，利用两帧的关联特征预测当前帧的特征图，最后，使用关联特征中的运动信息来修正最终结果。本文的方法最终在 ImageNet 数据集上进行了实验，结果比当前方法获得了较好的精度提升，同时保持了较快的速度。
【机 构】
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中国石油大学(华东计算机与通信工程学院 青岛 266580 中国科学院计算技术研究所 北京 100
【出 处】
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2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018
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针对视频目标检测领域中使用图像检测算法而造成速度与精度相互制约的问题，为了充分利用目标在帧之间的运动信息，提出一种结合关联特征和卷积神经网络的视频检测方法。首先当前视频帧使用图像检测算法提取特征，其次，利用两帧的关联特征预测当前帧的特征图，最后，使用关联特征中的运动信息来修正最终结果。本文的方法最终在 ImageNet 数据集上进行了实验，结果比当前方法获得了较好的精度提升，同时保持了较快的速度。
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