基于深度學習的車輛檢測算法研究
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：788 K
標簽： YOLOv3算法 SSD算法 車輛實時檢測
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文檔介紹：針對目前車輛實時檢測中存在定位不準確,、檢測精度低等問題,，采用了一種以Darknet-53為骨架網(wǎng)絡的YOLOv3車輛檢測算法，將該算法模型在標準數(shù)據(jù)集Pascal-VOC2012上進行訓練,，以拍攝的西安南二環(huán)路的圖片作為測試集進行測試,。實驗結果表明，YOLOv3算法的檢測精度達到84.9%,，相比于SSD算法,，其檢測精度提高了11.3%，檢測速度提高了3.8 f/s,。因此YOLOv3算法檢測精度更好,，檢測速度更快，能準確地檢測出圖像中的車輛信息,，滿足車輛實時檢測的要求,。
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