基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

摘要

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应.因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法.通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度.实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点.