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一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny車輛目標(biāo)檢測(cè)方法*

  • 伴隨深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法被廣泛應(yīng)用。基于特征融合的思想,本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny目標(biāo)檢測(cè)方法,通過添加卷積模塊及調(diào)整部分超參數(shù)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路車輛目標(biāo)的快速檢測(cè)、識(shí)別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)類型檢測(cè)精度差的問題,基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對(duì)第二標(biāo)度輸出層的最后一個(gè)CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò)中第二個(gè)CSP輸出特征進(jìn)行融合,并在原有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加52×52的標(biāo)度輸出;其次,利用遷移學(xué)習(xí)權(quán)重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),訓(xùn)練得出合適的權(quán)
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特征融合介紹

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