【摘 要】
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近年来,计算机视觉方向深度学习的卷积神经网络发展迅速并逐步应用于日常生活的检测之中。针对于摩托车手是否佩戴头盔的检测问题,论文引入RFB网络,采用VGG-16作为基础网络提取网络结构特征,改进使用了余弦衰减学习率更好地训练样本,增加了网络泛化能力。从而完成对摩托车头盔的检测。实验结果表明改进后,RFB-Net模型在摩托车驾驶人头盔检测中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。
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近年来,计算机视觉方向深度学习的卷积神经网络发展迅速并逐步应用于日常生活的检测之中。针对于摩托车手是否佩戴头盔的检测问题,论文引入RFB网络,采用VGG-16作为基础网络提取网络结构特征,改进使用了余弦衰减学习率更好地训练样本,增加了网络泛化能力。从而完成对摩托车头盔的检测。实验结果表明改进后,RFB-Net模型在摩托车驾驶人头盔检测中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。
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