【摘 要】
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车辆标志作为车辆信息中的关键因素,能够很好地辅助完成对车辆的信息识别。随着深度学习算法的兴起,目标检测任务有了更好的完成方式,同时也达到了更好的检测效果,但是绝大部分算法无法保持检测速度与准确度之间的平衡。UpYOLO以YOLOv2算法为基础,通过扩充车标数据集、重聚候选框尺寸、多轮网络预训练和优化候选框筛选策略等方法对深度神经网络进行改进。通过三组对比实验验证UpYOLO算法的效果,实验结果表明
【机 构】
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大连民族大学信息与通信工程学院,大连民族大学机电工程学院,智能感知与先进控制国家民委重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61806037)
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车辆标志作为车辆信息中的关键因素,能够很好地辅助完成对车辆的信息识别。随着深度学习算法的兴起,目标检测任务有了更好的完成方式,同时也达到了更好的检测效果,但是绝大部分算法无法保持检测速度与准确度之间的平衡。UpYOLO以YOLOv2算法为基础,通过扩充车标数据集、重聚候选框尺寸、多轮网络预训练和优化候选框筛选策略等方法对深度神经网络进行改进。通过三组对比实验验证UpYOLO算法的效果,实验结果表明,该算法在保证现实场景车辆标志检测实时性的同时,能够有效提升车标的检测准确度。
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