【摘 要】
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随着近年来5G与人工智能的崛起,无人驾驶技术在不断突破,行人检测作为无人驾驶中的重要任务之一,是一个具有重要研究意义的课题。文中采用深度学习框架Pytorch和目标检测网络YOLO进行行人检测,分别搭建了YOLO v3、YOLO v3轻量版YOLOv3-Tiny、YOLO v3与SPP-Net融合版本YOLOv3-SPP行人检测平台,并对小型目标和大型目标识别进行了详细的测试对比。测试结果表明,Y
【机 构】
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国网重庆市电力公司市区供电分公司,重庆理工大学
【基金项目】
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重庆市基础科学与前沿技术研究专项面上项目基金资助项目(cstc2019jcyj-msxmX0233),重庆市教育委员会科学技术研究计划(KJQN201901125),国家电网公司科技项目资助(SGCQSQ00BGJS2000453)。
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随着近年来5G与人工智能的崛起,无人驾驶技术在不断突破,行人检测作为无人驾驶中的重要任务之一,是一个具有重要研究意义的课题。文中采用深度学习框架Pytorch和目标检测网络YOLO进行行人检测,分别搭建了YOLO v3、YOLO v3轻量版YOLOv3-Tiny、YOLO v3与SPP-Net融合版本YOLOv3-SPP行人检测平台,并对小型目标和大型目标识别进行了详细的测试对比。测试结果表明,YOLO v3和YOLOv3-SPP平均置信度较高;YOLOv3-Tiny实时性较高,适用于计算量小的行人
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