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
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標(biāo)簽： 目標(biāo)檢測(cè) k-means SSD-Mobilenet模型
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文檔介紹：SSD-Mobilenet目標(biāo)檢測(cè)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(shì),，即多尺度檢測(cè)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(duì)特定場(chǎng)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(duì)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(chǎng)景下對(duì)單一類別目標(biāo)的檢測(cè)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(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)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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