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環(huán)視魚眼圖像具有目標(biāo)形變大和圖像失真的缺點(diǎn)，導(dǎo)致傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在對(duì)魚眼圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)效果不佳。為解決環(huán)視魚眼圖像中由于目標(biāo)幾何畸變而導(dǎo)致的目標(biāo)檢測(cè)難度大的問(wèn)題，提出一種基于可變形卷積網(wǎng)絡(luò)的魚眼圖像目標(biāo)檢測(cè)方法。將 Cascade rann中固定的卷積層和池化層分別替換為可變形卷積層和可變形池化層，使用 Resnet50網(wǎng)絡(luò)提取候選區(qū)域以獲得檢測(cè)框，級(jí)聯(lián)具有不同IoU閾值的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)框抑制。在公開魚眼圖像數(shù)據(jù)集 SFU VOC_360和本文所采集的真實(shí)道路場(chǎng)景魚眼圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法在魚眼圖像目標(biāo)檢測(cè)中具有有效性，目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率高于 Cascade RANN網(wǎng)絡(luò)。
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