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摘要
<正>车辆检测是边海防智能监控领域一个重要问题。本文提出了一种基于迁移学习的车辆检测方法,该方法基于改进的YOLO V3网络模型进行车辆检测,在训练中使用迁移学习方法,将大规模数据集训练好的模型参数作为改进网络的初始参数,通过层迁移训练得到检测模型。实验结果表明:在边海防监控场景下,与YOLO V3相比,改进后的检测模型能够有效地提升对小目标的检测精度。引言:车辆检测是边海防智能监控领域一个重要问题。目前,基于深度学习的方法成为研究的主流,出现了很多检测性能很好的算法,主要分为两大类:第一类是两阶段目标检测,如R-CNN系列,MaskR-CNN等,此类方法首先将网络判断出的背景区域剔除,筛选出...
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