《表1 目标检测与跟踪评估结果 (%)》
HE等[4]提出的Mask R-CNN目标检测方法,是目前效果最好的目标检测和实例分割框架,本文算法利用了该框架目标检测的功能。在实现中,本文使用Resnet101[13]作为卷积神经网络的骨架,并使用在MS COCO[14]数据集预训练模型的权重初始化网络。在训练过程中,对Mask R-CNN中的各输出层训练6 k次迭代即可在验证集上获得较好的检测结果(表1)。
图表编号 | XD0031330500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.02.01 |
作者 | 李琪、杨文浩、侯亚丽、王向东、李华 |
绘制单位 | 中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、吉林大学、国家体育总局体育科学研究所、国家体育总局体育科学研究所、中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |