【摘 要】
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本文首先介绍了当前主要的深度神经网络模型、分析了目标检测应用方向的网络模型的优缺点,以及移动端的轻量型神经网络。接着基于SqueezeNet提出了改进的SSD检测模型,对原有S
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本文首先介绍了当前主要的深度神经网络模型、分析了目标检测应用方向的网络模型的优缺点,以及移动端的轻量型神经网络。接着基于SqueezeNet提出了改进的SSD检测模型,对原有SSD模型进行了网络结构优化和参数缩减,经实际数据测试,该网络模型在NVIDIA TX1平台上在保证准确率的同时其检测帧率能达到25fps。最后指出了该模型在ETC出入口和路边停车泊位管理的应用,并指出了后续研究方向。
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