YOLOv3網(wǎng)絡(luò)在車標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：724 K
標(biāo)簽： 車標(biāo)檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)集
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文檔介紹：針對(duì)車標(biāo)檢測(cè)存在檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、檢測(cè)率低、可識(shí)別類型少的問(wèn)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(cè)，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(cè)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(cè)時(shí)能在實(shí)現(xiàn)高檢測(cè)率的同時(shí)達(dá)到實(shí)時(shí)性要求，檢測(cè)平均耗時(shí)為9 ms。
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