[发明专利]基于深度强化学习的Faster-RCNN目标物体检测方法有效
申请号: | 202010269277.X | 申请日: | 2020-04-08 |
公开(公告)号: | CN111476302B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 于重重;杨鑫;王鑫;冯文彬 | 申请(专利权)人: | 北京工商大学;煤科集团沈阳研究院有限公司 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
代理公司: | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人: | 黄凤茹 |
地址: | 100048 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公布了一种基于深度强化学习的Faster‑RCNN目标物体检测方法,采用深度强化学习的经验池保存每个时刻的区域建议网络RPN的状态,采用卷积门控循环单元输出两个动作,采用随机策略选择执行相应的动作,同时采用自定义的非极大值抑制方法去除冗余的检测框,获得与标注框最接近的检测框;采用分类网络对检测框进行分类,对检测框进行二次回归,实现对目标物体的检测与识别。采用本发明技术方案,目标定位准确,目标检测精度高。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 强化 学习 faster rcnn 目标 物体 检测 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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