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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法案例

      基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法案例

      2023-07-19 | pdf | 1.31 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      摘要：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)過(guò)程中通常采用預(yù)定義搜索行為，其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)精確度較低。為此，在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法。首先，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)agent根據(jù)初始候選區(qū)域所提取的信息決定相應(yīng)搜索行動(dòng)，根據(jù)行動(dòng)選擇下一個(gè)逼近真實(shí)目標(biāo)的候選區(qū)域；然后，重復(fù)上述過(guò)程，直至agent能確定當(dāng)前區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域時(shí)終止搜索過(guò)程；最后，由回歸網(wǎng)絡(luò)對(duì)當(dāng)前區(qū)域坐標(biāo)進(jìn)行回歸，達(dá)到精確定位目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在單類別目標(biāo)檢測(cè)中，與原算法相比其精度提高了5.4%，表明通過(guò)引入回歸有效提高了目標(biāo)檢測(cè)精確度。

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