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摘要：基于強化學(xué)習(xí)的目標檢測算法在檢測過程中通常采用預(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)致目標檢測精確度較低。為此，在基于深度強化學(xué)習(xí)的視覺目標檢測算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度強化學(xué)習(xí)的目標檢測算法。首先，深度強化學(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，根據(jù)行動選擇下一個逼近真實目標的候選區(qū)域；然后，重復(fù)上述過程，直至agent能確定當(dāng)前區(qū)域為目標區(qū)域時終止搜索過程；最后，由回歸網(wǎng)絡(luò)對當(dāng)前區(qū)域坐標進行回歸，達到精確定位目的。實驗結(jié)果顯示，在單類別目標檢測中，與原算法相比其精度提高了5.4%，表明通過引入回歸有效提高了目標檢測精確度。
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