資料介紹
針對多類別車輛檢測任務(wù)中存在計(jì)算復(fù)雜、檢測精度不高的問題,提岀一種基于中心點(diǎn)的多類別車輛檢測算法。該算法首先通過 Hourglass網(wǎng)絡(luò)對各類型車輛特征進(jìn)行提取,考慮到多類別車輛檢測時(shí)易受車輛大小丶、視覺變化及非剛體形變等因素的影響,采用可變形卷積替換傳統(tǒng)卷積的方法對μω urglass網(wǎng)絡(luò)重建;在網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模玦中,結(jié)合不冋的預(yù)測分攴支路,采用組合損失函數(shù)度量模型擬合的桯度,同時(shí)引λGloU損失提高模型擬合效果,減少車輛檢測中漏襝和誤襝現(xiàn)象的發(fā)生;最后通過 Sigmoid激活函數(shù)得到最終的檢測結(jié)果。在公開數(shù)據(jù)庫上仿真實(shí)驗(yàn),測試精度和檢測速度分別達(dá)到了93.42%和49s,在自制數(shù)據(jù)庫上仿真實(shí)驗(yàn),所提算法的精確率和召回率相比¢nter算法分別提高了2.7%和5.6%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在車輛檢測任務(wù)中具有明顯優(yōu)勢。
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