【摘 要】
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针对现有的车辆检测网络模型大、不易部署的问题,提出一种基于改进YOLOv3-tiny的轻量级车辆检测网络。改进YOLOv3-tiny的特征提取网络,提高车辆检测的速度和准确性,将空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)融合到网络中,进行特征的拼接,提高网络的学习能力,利用距离交并比(Distance Intersection over Union,DIoU)损失函数
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
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针对现有的车辆检测网络模型大、不易部署的问题,提出一种基于改进YOLOv3-tiny的轻量级车辆检测网络。改进YOLOv3-tiny的特征提取网络,提高车辆检测的速度和准确性,将空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)融合到网络中,进行特征的拼接,提高网络的学习能力,利用距离交并比(Distance Intersection over Union,DIoU)损失函数来提高网络的性能。实验结果表明,所提出的轻量级网络与YOLOv3-tiny网络相比,模型缩小了0.1 M
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