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基于RepGT损失的改进FasterR-CNN的包裹检测算法
| 题名： | 基于RepGT损失的改进FasterR-CNN的包裹检测算法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 范海红 |
| 作者单位： | 浙江邮电职业技术学院管理信息学院 |
| 关键词： | 包裹检测;卷积神经网络;Faster R-CNN;RepGT损失 |
| 摘要： | 针对目前我国快递包裹中转中心面临的快递包裹文件数量密集型问题以及包裹辨识检测算法技术，提供了一个经过改进的FasterR-CNN辨识检测算法。通过修改FasterR-CNN算法中的损失函数，用RepGT损失函数替代原回归项中的损失函数，使得选取的包裹候选框更接近包裹目标框，完成图像检测。通过数据实验发现，改进后的算法比传统的FasterR-CNN在精度上提升了2.38AP，同时发现当损失函数中参数σ=l时，检测精确度达到最高。 |
| 期刊名称： | 物流技术 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 78-81 |
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