【摘 要】
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针对现有道路车辆检测识别算法中存在的检测精度不高、实时性差以及小目标车辆漏检等问题,提出一种基于密集连接卷积神经网络的道路车辆检测与识别算法。基于YOLOv4(You Only Look Once v4)网络框架,通过采用密集连接的深度残差网络结构,加强特征提取阶段的特征复用,实现对浅层复杂度较低的特征的利用;在多尺度特征融合网络引入跳跃连接结构,强化网络的特征信息融合和表征能力,以降低车辆漏检率
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针对现有道路车辆检测识别算法中存在的检测精度不高、实时性差以及小目标车辆漏检等问题,提出一种基于密集连接卷积神经网络的道路车辆检测与识别算法。基于YOLOv4(You Only Look Once v4)网络框架,通过采用密集连接的深度残差网络结构,加强特征提取阶段的特征复用,实现对浅层复杂度较低的特征的利用;在多尺度特征融合网络引入跳跃连接结构,强化网络的特征信息融合和表征能力,以降低车辆漏检率;最后采用维度聚类算法重新计算先验框尺寸,并按照合理的策略分配给不同检测尺度。实验结果表明,所提出的算法
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