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基于强化学习的目标检测算法案例

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.31 MB | 2023-07-19

香香技术员

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摘要：基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为，其产生的候选区域形状和尺寸变化单一，导致目标检测精确度较低。为此，在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上，提出联合回归与深度强化学习的目标检测算法。首先，深度强化学习agent根据初始候选区域所提取的信息决定相应搜索行动，根据行动选择下一个逼近真实目标的候选区域；然后，重复上述过程，直至agent能确定当前区域为目标区域时终止搜索过程；最后，由回归网络对当前区域坐标进行回归，达到精确定位目的。实验结果显示，在单类别目标检测中，与原算法相比其精度提高了5.4%，表明通过引入回归有效提高了目标检测精确度。

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