| YOLOv3網絡在車標檢測中的應用 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：724 K | |
| 標簽： 車標檢測 卷積神經網絡 數(shù)據(jù)集 | |
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| 文檔介紹：針對車標檢測存在檢測時間長、檢測率低、可識別類型少的問題，提出一種采用You Only Look Once(YOLOv3)網絡的方法。為了使該網絡適用于小目標的車標檢測，將目標特征提取結構Darknet-53換成Darknet-19，并且將多尺度預測層數(shù)減少為兩層以減少網絡參數(shù)數(shù)量。同時，為了增大車標在圖像中所占比例，讓卷積神經網絡能學習更多的車標特征，采用將車輛從圖像中裁剪后進行人工標注的方法，構建了一個包含46類車標的數(shù)據(jù)集(VLDS-46)。實驗結果表明，采用該模型進行車標檢測時能在實現(xiàn)高檢測率的同時達到實時性要求，檢測平均耗時為9 ms。 | |
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