【摘 要】
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在基于卷积神经网络的目标检测器中,FPN(Feature Pyramid Networks)结构常用于平衡网络中不同深度特征图的信息。在目标检测的后处理过程中,NMS(Non-Maximum Suppression)算法常用于去除冗余的边界框。笔者对常规的FPN结构与NMS算法进行改进,提出一种双向的FPN结构与改进的NMS算法。双向FPN结构添加了自底向上的分支,改进的NMS算法利用被去除的边界
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在基于卷积神经网络的目标检测器中,FPN(Feature Pyramid Networks)结构常用于平衡网络中不同深度特征图的信息。在目标检测的后处理过程中,NMS(Non-Maximum Suppression)算法常用于去除冗余的边界框。笔者对常规的FPN结构与NMS算法进行改进,提出一种双向的FPN结构与改进的NMS算法。双向FPN结构添加了自底向上的分支,改进的NMS算法利用被去除的边界框对所保留边界框的位置形状进行微调。基于SSD(Single Shot MultiBox Dector)
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