【摘 要】
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车型识别,尤其是细粒度车型识别是现代智能交通系统的重要组成部分。针对传统车型识别方法难以进行有效的细粒度车型识别的问题,以AlexNet、GoogleNet及ResNet等3种经典深度
【机 构】
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福建江夏学院工程学院,安徽工程大学管理工程学院
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JAS160616)
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车型识别,尤其是细粒度车型识别是现代智能交通系统的重要组成部分。针对传统车型识别方法难以进行有效的细粒度车型识别的问题,以AlexNet、GoogleNet及ResNet等3种经典深度卷积神经网络架构作为基础网络,引入了车辆的类型分类作为辅助任务,从而与细粒度车型识别任务一起构成了一个多任务联合学习的模型。通过在一个包含281个车型类别的公开数据集上对模型进行训练及测试,在无需任何车辆的部件位置标注及额外的3D信息的情况下,验证了该模型在在细粒度车型识别任务上表现出的优异性能,同时多任务学习策略的引入可使得模型性能相比任一单任务学习时的性能均有所提高,最终实现了一个简洁高效的细粒度车型识别模型,基本满足实际应用需求。
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