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基于深度学习的图像目标检测系统设计与实现

Design and implementation of image target detection system based on depth learning
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摘要 近年来,深度学习技术取得突破性进展,它在图像分类和目标识别方面的准确度也有了很大程度的提高。为了满足用户对图像目标检测的系统需求,文章基于深度学习在图像识别领域中的处理方法,使用Faster R-CNN模型,设计和实现了图像目标检测系统。经测试表明,该系统可以对图像目标进行可视化预测,并且目标检测的准确率较高。 In recent years,deep learning technology has made breakthrough progress,and its accuracy n image classification and target recognition has also been greatly improved.In order to meet the system requirements of users for image target detection,this paper designs and implements an image target detection system using Faster R-CNN model based on the processing method of depth learning in the field of image recognition.The test shows that the system can visually predict the image target,and the accuracy of target detection is high.
作者 程忠梅 李伟 熊竹 罗莲 陈文 CHENG Zhongmei;LI Wei;XIONG Zhu;LUO Lian;CHEN Wen(School of Computcr Science,Liupanshui Normal University,Liupanshui,Guizhou 553000,China)
出处 《计算机应用文摘》 2023年第4期48-51,共4页 Chinese Journal of Computer Application
基金 大学生创新训练项目(2021cxcy109)。
关键词 深度学习 Faster R-CNN 目标检测 可视化预测 deep learning Faster R CNN target detection visual prediction
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