【摘 要】
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为提升物流货柜自动识别的准确率和检测速率，该文提出了一种基于深度卷积神经网络的改进算法。该算法将DenseNet卷积神经网络融入SSD检测算法中，利用DenseNet的Block模块，提高梯度信息传播能力，使得检测模型具有更高的识别准确率和收敛速度。实验结果表明，该改进型算法的平均识别准确率为71.3%，检测速率为每秒42帧，相比YOLO和SSD算法，其平均检测准确率和检测速率均得到明显提升。
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为提升物流货柜自动识别的准确率和检测速率，该文提出了一种基于深度卷积神经网络的改进算法。该算法将DenseNet卷积神经网络融入SSD检测算法中，利用DenseNet的Block模块，提高梯度信息传播能力，使得检测模型具有更高的识别准确率和收敛速度。实验结果表明，该改进型算法的平均识别准确率为71.3%，检测速率为每秒42帧，相比YOLO和SSD算法，其平均检测准确率和检测速率均得到明显提升。
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