【摘 要】
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提出采用一种基于深度学习的识别方法,来辅助获取训练模型中所需要的车辆属性标签。该方法首先利用海报图像构建大规模车辆属性数据集（SYSUZTE-CARS）,训练基于卷积神经网络（CNN）
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提出采用一种基于深度学习的识别方法,来辅助获取训练模型中所需要的车辆属性标签。该方法首先利用海报图像构建大规模车辆属性数据集（SYSUZTE-CARS）,训练基于卷积神经网络（CNN）的识别模型，再将模型迁移到监测控制场景中进行标注测试，间接获取属性标签。采用CNN+softmax分类器的结构作为基本框架,引入细粒度识别技术以进一步优化识别性能。利用5种常用车辆属性进行测试,实验结果表明：所提出的方案不仅在SYSU-ZTE-CARS数据集上的识别精度高,而且在监测控制场景下的标注结果也很可靠。
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