| 基于YOLO改進殘差網(wǎng)絡結(jié)構的車輛檢測方法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：714 K | |
| 標簽： 目標檢測 YOLO 殘差網(wǎng)絡 | |
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| 文檔介紹：針對車輛檢測任務，設計更高效、精確的網(wǎng)絡模型是行業(yè)研究的熱點，深層網(wǎng)絡模型具有比淺層網(wǎng)絡模型更好的特征提取能力，但構建深層網(wǎng)絡模型時將導致梯度消失、模型過擬合等問題，應用殘差網(wǎng)絡結(jié)構可以緩解此類問題。基于YOLO算法，改進殘差網(wǎng)絡結(jié)構，加深網(wǎng)絡層數(shù)，設計了一種含有68個卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，同時對輸入圖像進行預處理，保證目標在圖像上不變形失真，最后在自定義的車輛數(shù)據(jù)集上對模型進行訓練與測試，并將實驗結(jié)果與YOLOV3模型進行對比，實驗表明，本文設計的模型檢測精準度(AP)達90.63%，較YOLOV3提高了4.6%。 | |
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