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移动端计算力不足和存储有限导致车辆信息检测模型精度不高、速度较慢。针对这一问题,提出一种基于RetinaNet改进的车辆信息检测算法。首先,开发新的车辆信息检测框架,将特征金字塔网络(FPN)模块的深层特征信息融合进浅层特征层,以MobileNet V3为基础特征提取网络;其次,引入目标检测任务的直接评价指标GIoU指导定位任务;最后,使用维度聚类算法找出Anchor的较好尺寸并匹配到相对应的特征层。与原始RetinaNet目标检测算法的对比实验表明,所提算法在车辆信息检测数据集上的精度有10. 2