【摘 要】
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采用单目视觉方案和深度学习方法,结合YOLOv3检测算法和以深度可分离卷积为基础模块的轻量级网络,提出了一种改进的、实时性更好的车辆行驶场景下目标检测网络。基于在BDD100k数据集上的训练结果,分别在测试集和实际道路上对提出的车辆目标检测网络进行了测试。测试结果显示,与原生网络相比,在保证检测精度的前提下,改进的车辆目标检测网络将检测时间减少了50%,实时性更好。
【机 构】
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同济大学中德学院,同济大学汽车学院
【基金项目】
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奥地利Austrian Research Promotion Agency(FFG)基金“RoboCar”项目(861000)。
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采用单目视觉方案和深度学习方法,结合YOLOv3检测算法和以深度可分离卷积为基础模块的轻量级网络,提出了一种改进的、实时性更好的车辆行驶场景下目标检测网络。基于在BDD100k数据集上的训练结果,分别在测试集和实际道路上对提出的车辆目标检测网络进行了测试。测试结果显示,与原生网络相比,在保证检测精度的前提下,改进的车辆目标检测网络将检测时间减少了50%,实时性更好。
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