基于FPGA的Faster-RCNN改进算法实现目标检测

摘要

为实现较小目标低分辨率的精确实时测量,提出了基于Faster-RCNN目标检测的改进算法,通过结合特征提取阶段的较浅层卷积神经网络的小感受野目标特征,实现目标检测的精细化。同时将模型的全连接层替换为卷积层,结合FPGA优良的并行处理性能,实现算法的加速处理,并在Small Object Dataset[13]数据集上进行实验验证,取得了较优的性能,与改进前的算法相比,准确度和速度都有较大提升,将提出的目标检测方法应用到实际的中小目标低分辨率识别定位场景是可行的。