基于CNN分类器和卷积的目标检测

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随着机器视觉领域的研究进展和多媒体技术的迅猛发展,目标检测成了机器视觉研究方向的一个热门领域。在一张图片中,如何寻找某类特定的目标是一个十分值得研究的课题,并且具有优秀性能的算法可以用在十分广阔的领域中,比如视频中的行人、车辆检测等。文中提出了一个基于卷积神经网络的深度学习分类器和卷积的方法,该方法性能优良,漏报率较低,可以快速检测出图片中的某类目标。并且通过以行人检测为例的实验证明,甚至与传统的检测相比鲁棒性更好,速度更快,可以更好地确定标的位置。
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