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基于RepGT损失的改进Faster R-CNN的包裹检测算法
被引量:
1
1
作者
范海红
《物流技术》
2022年第5期78-81,共4页
针对目前我国快递包裹中转中心面临的快递包裹文件数量密集型问题以及包裹辨识检测算法技术,提供了一个经过改进的Faster R-CNN辨识检测算法。通过修改Faster R-CNN算法中的损失函数,用RepGT损失函数替代原回归项中的损失函数,使得选取...
针对目前我国快递包裹中转中心面临的快递包裹文件数量密集型问题以及包裹辨识检测算法技术,提供了一个经过改进的Faster R-CNN辨识检测算法。通过修改Faster R-CNN算法中的损失函数,用RepGT损失函数替代原回归项中的损失函数,使得选取的包裹候选框更接近包裹目标框,完成图像检测。通过数据实验发现,改进后的算法比传统的Faster R-CNN在精度上提升了2.38AP,同时发现当损失函数中参数σ=1时,检测精确度达到最高。
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关键词
包裹检测
卷积神经网络
Faster
R-CNN
repgt损失
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职称材料
题名
基于RepGT损失的改进Faster R-CNN的包裹检测算法
被引量:
1
1
作者
范海红
机构
浙江邮电职业技术学院管理信息学院
出处
《物流技术》
2022年第5期78-81,共4页
文摘
针对目前我国快递包裹中转中心面临的快递包裹文件数量密集型问题以及包裹辨识检测算法技术,提供了一个经过改进的Faster R-CNN辨识检测算法。通过修改Faster R-CNN算法中的损失函数,用RepGT损失函数替代原回归项中的损失函数,使得选取的包裹候选框更接近包裹目标框,完成图像检测。通过数据实验发现,改进后的算法比传统的Faster R-CNN在精度上提升了2.38AP,同时发现当损失函数中参数σ=1时,检测精确度达到最高。
关键词
包裹检测
卷积神经网络
Faster
R-CNN
repgt损失
Keywords
parcel detection
convolutional neural network
Faster R-CNN
repgt
loss
分类号
F259.23 [经济管理—国民经济]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于RepGT损失的改进Faster R-CNN的包裹检测算法
范海红
《物流技术》
2022
1
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