基于样本特性的先验框参数自适应改进FRC检测方法
摘要:
本发明提供一种基于样本特性的先验框参数自适应改进FRC检测方法。该方法在Faster RCNN算法的基础上,基于数据集样本的宽高比以及尺度,调节先验框的比例及尺度,使得先验框的大小接近原样本,进而提高Faster RCNN算法的准确率。本发明克服了现有的Faster RCNN算法不能充分利用数据集本身尺寸大小等先验知识的问题,在Faster RCNN算法的基础上,选择可变参数的先验框,根据数据集样本的宽高比和尺度,利用k‑means聚类算法选择合适的参数,调节先验框的比例及尺度,获得改进的FRC算法,解决数据集样本出现极大或极小以及宽高比悬殊的问题,提高Faster RCNN算法的目标检测精度。
0/0