【摘要】：為了探究不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在行人檢測任務中的性能差異,基于Faster-R-CNN深度學習算法框架,在Caltech行人數(shù)據(jù)集上對VGG-Net(Visual Geometry Group Net)和Res-Net(Residual Net)的性能進行了比較。通過改變數(shù)據(jù)集、改變訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量、對比訓練過程中各階段的檢測率,對兩個網(wǎng)絡的泛化能力、學習能力以及收斂速度進行了對比。實驗結(jié)果表明,Res-Net相比于VGG-Net網(wǎng)絡具有更快的收斂速度和更強的泛化能力;Res-Net的學習能力更強,隨著訓練數(shù)據(jù)的擴展,其性能提升更大。在行人檢測任務中,Res-Net具有更好的性能。
[Abstract]:In order to explore the performance differences of different depth convolution neural networks in pedestrian detection tasks, a depth learning algorithm framework based on Faster-R-CNN is proposed. The performance of VGG-Net (Visual Geometry Group Net) and Res-Net (Residual Net) are compared on the Caltech pedestrian dataset. By changing the data set, changing the number of training data and comparing the detection rate of each stage in the training process, the generalization ability, learning ability and convergence speed of the two networks are compared. The experimental results show that Res-Net has faster convergence speed and stronger generalization ability than VGG-Net network, and Res-Net has stronger learning ability and better performance with the expansion of training data. In pedestrian detection task, Res-Net has better performance.
【作者單位】： 寧夏大學信息工程學院;中國科學院計算技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61063003,61572465)
【分類號】：TP18;TP391.41

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【二級參考文獻】

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本文編號：2309867