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使用基于深度神经网络的VGG模型,能有效的解决传统目标检测需要人工提取,费时费力的缺点,并提高模型的泛化能力.通过研究分析VGG模型,利用Keras框架实现了此模型在迁移学习上的应用.实验通过对不同品牌的车辆训练集训练与调参,测试集的数据准确率提高到近90％.
基于深度学习的车辆类别检测研究与实践
【摘 要】
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使用基于深度神经网络的VGG模型,能有效的解决传统目标检测需要人工提取,费时费力的缺点,并提高模型的泛化能力.通过研究分析VGG模型,利用Keras框架实现了此模型在迁移学习上的应用.实验通过对不同品牌的车辆训练集训练与调参,测试集的数据准确率提高到近90％.
【机 构】
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马鞍山师范高等专科学校,安徽马鞍山 243041
【出 处】
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安徽水利水电职业技术学院学报
【发表日期】
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2022年1期
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