基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究
所属分类：解决方案
上传者：zhoubin333
文档大小：1178 K
标签：目标检测 k-means SSD-Mobilenet模型
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文档介绍：SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型，同时具备了两模型各自的优势，即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框，这样的设置存在一定的主观性，并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题，本文提出了使用K-Means算法对目标真实框的宽高比进行聚类分析，提升模型在特定场景下对单一类别目标的检测能力，规避了人为设置的主观先验性。使用Pascal VOC 2007数据集对该模型进行训练和评估，实验结果显示，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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