| 基于YOLO改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的車輛檢測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：714 K | |
| 標(biāo)簽： 目標(biāo)檢測 YOLO 殘差網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：針對車輛檢測任務(wù)，設(shè)計更高效、精確的網(wǎng)絡(luò)模型是行業(yè)研究的熱點(diǎn)，深層網(wǎng)絡(luò)模型具有比淺層網(wǎng)絡(luò)模型更好的特征提取能力，但構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò)模型時將導(dǎo)致梯度消失、模型過擬合等問題，應(yīng)用殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以緩解此類問題。基于YOLO算法，改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，設(shè)計了一種含有68個卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時對輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，保證目標(biāo)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(jìn)行訓(xùn)練與測試，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與YOLOV3模型進(jìn)行對比，實(shí)驗(yàn)表明，本文設(shè)計的模型檢測精準(zhǔn)度(AP)達(dá)90.63%，較YOLOV3提高了4.6%。 | |
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