基于混合结构卷积神经网络的目标快速检测算法

来源：计算机工程杂志2018年第12期北京时间：

作者：林封笑,陈华杰,姚勤炜,张杰豪

单位：杭州电子科技大学 自动化学院,杭州 310018

摘要：为提高基于卷积神经网络（CNN）目标检测算法的检测速度，提出一种基于混合结构CNN的目标快速检测算法。采用基于CNN的Faster R-CNN目标检测框架，对其CNN进行优化。基于多层感知器结构，提出CR-mlpconv卷积层结构。在网络浅层采用C.ReLU策略，同时结合CR-mlpconv层结构和C.ReLU策略，合理设计层参数，构成卷积神经网络。将该卷积神经网络融合到Faster R-CNN检测框架中，实现目标快速检测。实验结果表明，在检测精度的适当影响范围内，该算法能够减少网络模型参数并降低网络模型的内存消耗，提高网络的实时性。

关键词：目标快速检测,Faster R-CNN框架,卷积神经网络,特征提取,混合结构,低通道