面向?qū)崟r(shí)目標(biāo)檢測(cè)的Ｆａｓｔｅｒ Ｒ?ＣＮＮ 算法

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摘 要：文章討論了目標(biāo)檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的重要性，并介紹了目標(biāo)檢測(cè)算法的 2 種主要類型：傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(cè)算法逐漸成為主流，并取得了較好的效果。然而，為進(jìn)一步提高 Faster R-CNN 在目標(biāo)檢測(cè)方面的性能，文章結(jié)合鯨魚(yú)優(yōu)化算法對(duì)Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，并使用 PASCAL VOC 2012數(shù)據(jù)集對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行測(cè)試。（剩余3909字）