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摘要
提出一种基于改进VGG11的车辆类型识别算法，用于处理不同类别的车辆型号的识别问题。为了解决一些车辆型号之间非常相似而导致的误检问题，应用注意力机制来增加有效特征图权重，减小无效或效果小的特征图权重，来使得训练模型得到更好的效果，从而提升算法的准确率。为了验证改进的VGG11的性能，将改进模型与经典模型Alex Net和VGG11原模型进行了实验对比。实验结果表明，改进的VGG11模型的收敛速度和精度都要远高于Alexnet和VGG11原模型，在训练50epochs时，就达到了96%的识别精度。
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