【摘 要】
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道路场景中多目标检测对车辆的自动驾驶和辅助驾驶的智能化有着重要意义。现有道路目标检测算法存在检测精度低、实时性较差和目标漏检等问题。针对这些问题,本文构建一种基
【机 构】
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北京物资学院,北京市智能物流实验室
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道路场景中多目标检测对车辆的自动驾驶和辅助驾驶的智能化有着重要意义。现有道路目标检测算法存在检测精度低、实时性较差和目标漏检等问题。针对这些问题,本文构建一种基于YOLOv3的高精度、低时延、低漏检的道路多目标检测方法。通过对YOLOv3目标检测原理进行深入分析,基于迁移学习(Transfer Learning)的思想,在经过预训练的模型上仅使用Pascal VOC 2007中道路场景常见类别数据对模型进行训练,通过调整学习策略,利用较小的训练集和较少的训练轮次可以获得实时性强、精度较高的目标检测模型,单
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