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      基于強化學習的目標檢測算法案例

      2023-07-19 | pdf | 1.31 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      摘要：基于強化學習的目標檢測算法在檢測過程中通常采用預定義搜索行為，其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一，導致目標檢測精確度較低。為此，在基于深度強化學習的視覺目標檢測算法基礎上，提出聯(lián)合回歸與深度強化學習的目標檢測算法。首先，深度強化學習agent根據(jù)初始候選區(qū)域所提取的信息決定相應搜索行動，根據(jù)行動選擇下一個逼近真實目標的候選區(qū)域；然后，重復上述過程，直至agent能確定當前區(qū)域為目標區(qū)域時終止搜索過程；最后，由回歸網(wǎng)絡對當前區(qū)域坐標進行回歸，達到精確定位目的。實驗結果顯示，在單類別目標檢測中，與原算法相比其精度提高了5.4%，表明通過引入回歸有效提高了目標檢測精確度。

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