面向?qū)崟r目標(biāo)檢測的Ｆａｓｔｅｒ Ｒ?ＣＮＮ 算法

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摘 要：文章討論了目標(biāo)檢測在計算機視覺領(lǐng)域中的重要性，并介紹了目標(biāo)檢測算法的 2 種主要類型：傳統(tǒng)計算機視覺方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法逐漸成為主流，并取得了較好的效果。然而，為進一步提高 Faster R-CNN 在目標(biāo)檢測方面的性能，文章結(jié)合鯨魚優(yōu)化算法對Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，并使用 PASCAL VOC 2012數(shù)據(jù)集對網(wǎng)絡(luò)性能進行測試。（剩余3909字）