【摘 要】
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深度学习在目标识别,图像分割,语义分析中取得了不错的研究成果,但对于区域目标识别应用较少,速度较慢。本文中采用了快速区域卷积神经网络,先产生原始区域,再通过深度学习选定目标特征,通过目标特征进行相似度判断,最后确定类别。分析比较区域卷积网络和快速区域神经网络的区别,以及比较性能优劣,表明快速区域卷积神经网络利用了区域特征共享进一步的加速了神经网络运行速度和性能。通过几幅图的识别,实验表明快速区域卷
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深度学习在目标识别,图像分割,语义分析中取得了不错的研究成果,但对于区域目标识别应用较少,速度较慢。本文中采用了快速区域卷积神经网络,先产生原始区域,再通过深度学习选定目标特征,通过目标特征进行相似度判断,最后确定类别。分析比较区域卷积网络和快速区域神经网络的区别,以及比较性能优劣,表明快速区域卷积神经网络利用了区域特征共享进一步的加速了神经网络运行速度和性能。通过几幅图的识别,实验表明快速区域卷积神经网络可以成果识别各个人,表明了此网络的准确性和算法的鲁邦性。
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