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一種改進的YOLOv4-tiny車輛目標檢測方法*
- 伴隨深度學習的不斷發(fā)展，深度學習的目標檢測方法被廣泛應用?；谔卣魅诤系乃枷?，本文提出了一種改進的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過添加卷積模塊及調整部分超參數(shù)對其網(wǎng)絡架構進行優(yōu)化，以實現(xiàn)對道路車輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡對小目標類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網(wǎng)絡對第二標度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網(wǎng)絡中第二個CSP輸出特征進行融合，并在原有網(wǎng)絡的基礎上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學習權重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進行實驗，訓練得出合適的權
- 關鍵字： 車輛檢測 特征融合 改進的YOLOv4-tiny 目標檢測 202109
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