基于SSD的图像神经网络检测模型的研究

摘要

在人工智能的研究领域里,不同模式下的目标和对象识别已经成为研究的热点.该文主要在基于TensorFlow框架中Object Detection API基础上,结合Single Shot MultiBox Detector(简称SSD)算法,设计并实现了图像神经网络检测模型并将其应用于"皮卡丘"的图像集的识别中.实验结果表明,基于SSD的图像神经网络检测模型,能够充分发挥TensorFlow和SSD的灵活性,有效地提高了图像识别的稳定性、速度实效性和准确性.在Jupyter-notebook中使用该模型成功检测到目标物体,其中90％的检测模型的可信度达98％以上.