YOLOv3網(wǎng)絡(luò)在車標(biāo)檢測中的應(yīng)用 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大?。?span>724 K | |
標(biāo)簽: 車標(biāo)檢測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)集 | |
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文檔介紹:針對車標(biāo)檢測存在檢測時(shí)間長,、檢測率低,、可識別類型少的問題,,提出一種采用You Only Look Once(YOLOv3)網(wǎng)絡(luò)的方法。為了使該網(wǎng)絡(luò)適用于小目標(biāo)的車標(biāo)檢測,,將目標(biāo)特征提取結(jié)構(gòu)Darknet-53換成Darknet-19,,并且將多尺度預(yù)測層數(shù)減少為兩層以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量。同時(shí),,為了增大車標(biāo)在圖像中所占比例,,讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)更多的車標(biāo)特征,采用將車輛從圖像中裁剪后進(jìn)行人工標(biāo)注的方法,,構(gòu)建了一個(gè)包含46類車標(biāo)的數(shù)據(jù)集(VLDS-46),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該模型進(jìn)行車標(biāo)檢測時(shí)能在實(shí)現(xiàn)高檢測率的同時(shí)達(dá)到實(shí)時(shí)性要求,,檢測平均耗時(shí)為9 ms,。 | |
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