《表1 目标检测结果：基于Faster R-CNN的保偏光纤偏振轴检测方法研究》

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《基于Faster R-CNN的保偏光纤偏振轴检测方法研究》

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实验基于caffe框架采用Faster-RCNN以实现目标识别任务，为提高识别精度并加快训练速度，采用控制变量法依次对重要模型参数进行训练调优，当权值衰减（Weight_Decay）为0.000 5、动量（Momentum）为0.95、批量大小（Batch_Size）为64与128、丢失率（Dropout）为0.6时，数据集与识别结果如表1所示。由表可知，本文Faster-RCNN准确率、召回率均高于Fast-RCNN[11]、SSD[16]。