《表5 本文算法与通用目标检测算法的对比Tab.5The comparison between the proposed algorithm and universal target detectio

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《改进卷积神经网络算法在机械零件实时识别与定位中的应用》

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最后，将本文提出的改进卷积神经网络算法与Faster R-CNN和YOLO v2算法进行对比，结果见表5。Faster R-CNN中采用了ZP网络框架训练的模型检测准确率高于本文的检测算法，但在本文硬件配置下只达到了每秒7帧的检测速度，很难满足复杂场景中实时性要求。同时，将本文的算法与YOLO v2算法进行对比，本文的算法在检测准确率和速度上都有了提升，基本能够满足复杂场景中实际分拣的需求。