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一種邊緣梯度插值的感興趣區(qū)域池化算法

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摘要：

針對(duì)現(xiàn)有主流的目標(biāo)檢測(cè)算法存在檢測(cè)精確率低、 圖像邊緣區(qū)域分割不全等問(wèn)題， 提出一種基于Mask RCNN模型的感興趣區(qū)域池化算法. 首先， 通過(guò)Otsu閾值

分割法將感興趣區(qū)域特征圖劃分為邊緣區(qū)域和非邊緣區(qū)域； 其次， 對(duì)邊緣區(qū)域使用邊緣梯度插值算法進(jìn)行插值， 對(duì)非邊緣區(qū)域使用雙線性插值算（剩余16334字）

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