| 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?。?span>724 K | |
| 標簽： 車標檢測 卷積神經網絡 數據集 | |
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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減少為兩層以減少網絡參數數量。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類車標的數據集(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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