【摘 要】
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车辆目标检测是自动驾驶中的一个重要环节。针对复杂场景下的车辆目标检测模型检测速度慢,检测精度和召回率低等问题,以YOLOv2网络为基础,使用K-means算法对自制驾驶员视角下
【机 构】
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北京信息科技大学计算机开放系统实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金(4174091),北京市自然科学基金资助项目(Z160002);北京市教委面上项目(KM201711232013)
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车辆目标检测是自动驾驶中的一个重要环节。针对复杂场景下的车辆目标检测模型检测速度慢,检测精度和召回率低等问题,以YOLOv2网络为基础,使用K-means算法对自制驾驶员视角下的车辆数据集中目标边框进行聚类,改进网络中卷积层的激活函数,加载预训练模型,多尺寸图像训练,最终得到改进的车辆目标检测模型。实验表明,相对于传统的车辆检测模型,本文方法可以在保证检测速度的情况下,尽可能多地检测出更多车辆目标且精度较高。最终在测试集上的mAP和recall达到了84.93%和83.07%,FPS达到了66。
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