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基于改进YOLO v2的车辆实时检测算法
被引量：
7
1
作者
卞山峰
张庆辉
《电子质量》
2019年第10期19-22,共4页
针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换等方法对YOLO v2算法进行改进,对比传统的Faster RCNN检测算法...
针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换等方法对YOLO v2算法进行改进,对比传统的Faster RCNN检测算法,改进的算法提升了检测速度和准确度,将帧速度提升到了45f/s,精确度提升到了97.21%,在车辆实时检测方面效果更好。
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关键词
车辆实时检测
YOLO
V2
FASTER
RCNN
目标框维度聚类
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职称材料
题名
基于改进YOLO v2的车辆实时检测算法
被引量：
7
1
作者
卞山峰
张庆辉
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《电子质量》
2019年第10期19-22,共4页
文摘
针对传统的车辆检测算法存在鲁棒性差、检测速度慢和准确率低等问题,提出基于改进YOLO v2模型的车辆实时检测算法。通过目标框维度聚类、网络结构改进以及输入图像多尺度变换等方法对YOLO v2算法进行改进,对比传统的Faster RCNN检测算法,改进的算法提升了检测速度和准确度,将帧速度提升到了45f/s,精确度提升到了97.21%,在车辆实时检测方面效果更好。
关键词
车辆实时检测
YOLO
V2
FASTER
RCNN
目标框维度聚类
Keywords
Real-time vehicle detection
YOLO v2
Faster RCNN
Target box dimension clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于改进YOLO v2的车辆实时检测算法
卞山峰
张庆辉
《电子质量》
2019
7
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