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卷积神经网络算法在物体分类与目标识别方面的具有非常好的鲁棒性。提出一种端到端的新型的轻量级卷积神经网络结构,针对目前神经网络进行了结构压缩;一种级联形式多模型联合检测方法,完成小范围的追踪满足实时检测准确度;采用中心对齐的思想来对特征进行一致性统一,大大降低噪声提高检测的准确度。
端对端的基于移动嵌入式端的车辆动态实时细粒度分类方法
【摘 要】
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卷积神经网络算法在物体分类与目标识别方面的具有非常好的鲁棒性。提出一种端到端的新型的轻量级卷积神经网络结构,针对目前神经网络进行了结构压缩;一种级联形式多模型联合检测方法,完成小范围的追踪满足实时检测准确度;采用中心对齐的思想来对特征进行一致性统一,大大降低噪声提高检测的准确度。
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院
【出 处】
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现代计算机(专业版)
【发表日期】
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2017年30期
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