【摘 要】
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为了有效提升无人驾驶道路上障碍物检测精度,本文提出了一种改进的Faster-RCNN的目标检测模型。不同于i一般的基于FasterRCNN模型将特征提取网络采用Resnet50替换VGG16,并加深了卷积层的深度,使得特征信息更充分的利用,并与Eff数据集VOC2007下进行训练测试对比。实验表明本文提出的模型在道路上检测障碍物精度更高,可应用范围广,实现了目标的有效识别。
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为了有效提升无人驾驶道路上障碍物检测精度,本文提出了一种改进的Faster-RCNN的目标检测模型。不同于i一般的基于FasterRCNN模型将特征提取网络采用Resnet50替换VGG16,并加深了卷积层的深度,使得特征信息更充分的利用,并与Eff数据集VOC2007下进行训练测试对比。实验表明本文提出的模型在道路上检测障碍物精度更高,可应用范围广,实现了目标的有效识别。
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