| 基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型優(yōu)化研究 | |
| 所屬分類：解決方案 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1178 K | |
| 標(biāo)簽： 目標(biāo)檢測 k-means SSD-Mobilenet模型 | |
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| 文檔介紹：SSD-Mobilenet目標(biāo)檢測模型是將SSD和Mobilenet進(jìn)行結(jié)合衍生出的一種輕量化模型，同時(shí)具備了兩模型各自的優(yōu)勢，即多尺度檢測和模型輕量化。在原模型中特征提取層使用了人為設(shè)置的先驗(yàn)框，這樣的設(shè)置存在一定的主觀性，并不適用于對特定場景下單一類別目標(biāo)的識(shí)別與定位。為解決這一問題，本文提出了使用K-Means算法對目標(biāo)真實(shí)框的寬高比進(jìn)行聚類分析，提升模型在特定場景下對單一類別目標(biāo)的檢測能力，規(guī)避了人為設(shè)置的主觀先驗(yàn)性。使用Pascal VOC 2007數(shù)據(jù)集對該模型進(jìn)行訓(xùn)練和評估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，模型的mAP值比Fast RCNN提高了4.5%，比Faster RCNN提高了1.5%，比SSD-300提高了3.4%，比YOLOv2提高了2.4%。 | |
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