基于深度学习的车辆目标检测方法研究

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车辆目标检测技术已与我们目前的日常生活息息相关,无论是在交通管理方面还是在汽车无人驾驶技术方面都发挥着不可替代的作用.随着深度学习的快速发展,基于深度学习的目标检测算法成为目前算法中的主流,本文为测试Faster R-CNN、SSD(Single Shot MultiBox Detector)和YOLOv3(You Only Look Once)3种目标检测算法在车辆目标检测中的性能,利用网上公开的车辆目标检测数据集对该3种算法分别进行训练测试.结果表明3种算法在精度和速度上都有所差别,其中综合性能最好的是SSD算法.
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