基于深度学习的CPU实时动物目标检测

摘要

随着深度学习的发展,目标检测技术得到很大的发展,在很多领域都得到了广泛应用;如行人检测、车辆检测等;动物检测同样是非常重要的一个应用领域;作出两点贡献,第一,创建一个包含6834张高清图像11个不同类别动物目标检测数据库;第二,在one-stage目标检测框架的基础上构建基础网络MiniNet,针对动物目标得出卓越的检测性能;并使该目标检测框架CPU实时,在Intel i5四核主频2.7GHz处理器上达到100ms每帧。