【摘 要】
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在车辆识别模型中,为减小深层卷积神经网络的计算开销,对网络模型参数进行优化,基于实验确定了模型最优参数,从而以较少的网络层数获得较高的车辆识别精度.针对真实拍摄场景
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61702370);天津市国际科技合作资助项目(14RCGFGX00847);天津市自然科学基金资助项目(17JCYBJC16400,18JCYBJC85900);天津市自然科学青年基金资助项目(18JCQNJC70200);天津市科技计划资助项目(17ZLZXZF00530);天津师范大学131三层次人选资助项目(043/135305QS20);天津师范大学博士基金
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在车辆识别模型中,为减小深层卷积神经网络的计算开销,对网络模型参数进行优化,基于实验确定了模型最优参数,从而以较少的网络层数获得较高的车辆识别精度.针对真实拍摄场景车辆图像尺寸较小的问题,使用复制边界的方法减小卷积过程中的像素损失,以提高识别精度.基于车辆公开数据集ImageNet和PKU-VD进行实验,并与现有的高精度模型比较,结果表明,优化后的卷积神经网络的车辆识别精度高达99.74%,优于CNN+Adaboost的97.02%和GoogLeNet-lite的99.35%.
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