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针对现有车辆识别方法对于车型实时识别能力不足的问题,提出一种改进的深度可分离卷积的SSD(single shot multibox detector)算法用于车型识别研究。首先,利用深度可分离卷积网络进行特征提取,并引入反残差模块来解决因通道数少、特征压缩导致的准确率下降问题。其次,以车辆的刚体特性为依据,重新设计区域候选框,减少模型参数运算量。最后,在BIT-Vehicle数据集上进行消融实验来对比不同网络模型性能差异。结果表明:改进的深度可分离卷积的SSD车型识别方法有更好的车型识别效果,可以达