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一种基于RPN优化的预选框提取网络

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摘要摘要为了全面提高RPN网络提取预选框的召回率(recall)，提出一种全新优化RPN网络的算法，首先，使用深层网络特征图训练一个RPN网络，称之为深层RPN，其次，使用浅层网络特征图训练一个RPN网络，称之为浅层RPN，最后，通过弱化的非极大值(soft-NMS)算法将深层RPN和浅层RPN输出的预选框进行融合，从而，全面提高预选框的抓取潜在目标的能力。基于PASCALVOC数据集的训练和测试实验表明，该优化后的预选框提取网络比RPN提取预选框的召回率提高7%。

DOI rj8nvpxrj0/2676334

作者司凤洋

机构地区（华东交通大学信息工程学院，江西南昌330000）

出处《信息技术时代》 2018年8期

关键词召回率 RPN 预选框特征图

分类 [电子电信][物理电子学]

出版日期 2018年08月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）