【摘 要】
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车辆目标检测中,原始SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法区域候选框尺度分布与特定的车辆数据集存在着偏差、冗余,导致检测准确度低,且相互重叠的目标检测较弱。重新设
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆交通大学航空学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51305473、517050501)
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车辆目标检测中,原始SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法区域候选框尺度分布与特定的车辆数据集存在着偏差、冗余,导致检测准确度低,且相互重叠的目标检测较弱。重新设计了SSD算法的区域候选框,使其更符合特定数据集的分布,并在SSD算法的损失函数基础上增加排斥损失提高对重叠目标检测。实验对比原始SSD网络和改进型SSD网络。结果表明:在检测的类别置信度为0.6条件下,改进型SSD网络检测的mAP值为91.79%,重叠目标检测的mAP为86.36%,相比于原始SSD算法分别提高
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