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利用迁移学习和单遍深度学习体系结构构建健壮的工业适用目标检测模型( Building Robust Industrial Applicable Object Detection Models Using Transfer Learning and Single Pass Deep Learning Architectures )
S Puttemans T Callemein T Goedemé
深度学习在计算机视觉和人工智能领域的崛起趋势简直不可忽视。在最多样化的任务上，从识别、检测到分割，深度学习能够获得最先进的结果，达到顶尖的性能。在这篇论文中，我们探讨了专用于对象检测任务的深度卷积神经网络如何利用像Darknet这样的最先进的开源深度学习框架来改进面向工业的对象管道。通过使用一个在单次运行中集成区域提议、分类和概率估计的深度学习架构，我们旨在获得实时性能。我们专注于通过探索迁移学习来大幅减少所需的训练数据量，同时仍然保持较高的平均精度。此外，我们还将这些算法应用到了一些应用中。我们从一个石头-剪刀-纸的虚拟案例开始来证明这个概念，接着是两个相关的工业应用，一个是在眼球追踪数据中检测促销板，另一个是检测和识别仓库产品包装以用于增强广告。这些应用证明了深度目标检测算法在单类和多类场景下的有效性。
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