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基于Yolo V4的拥挤路段车辆检测
1
作者
周万奇
李丹
《电子测试》
2021年第24期60-62,共3页
如今在车流量较为大的地方是需要对车辆进行检测监控,但这项任务艰巨,因此时使用智能化的方式去完成任务是较好的选择。YOLO V4算法是在YOLO V3的算法上添加许多ticks同时对backbone也进行了修改、增加了SPP模块增大模型的感受野。YoloV...
如今在车流量较为大的地方是需要对车辆进行检测监控,但这项任务艰巨,因此时使用智能化的方式去完成任务是较好的选择。YOLO V4算法是在YOLO V3的算法上添加许多ticks同时对backbone也进行了修改、增加了SPP模块增大模型的感受野。YoloV4在精确度和速度上都有所提升,不仅可以在拥挤路段对车辆完成静态识别,同时也可以完成实时检测。
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关键词
Yolo
V4
车辆检测
数据集制作
GIOU损失函数
模型对比
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职称材料
题名
基于Yolo V4的拥挤路段车辆检测
1
作者
周万奇
李丹
机构
四川大学锦城学院
出处
《电子测试》
2021年第24期60-62,共3页
文摘
如今在车流量较为大的地方是需要对车辆进行检测监控,但这项任务艰巨,因此时使用智能化的方式去完成任务是较好的选择。YOLO V4算法是在YOLO V3的算法上添加许多ticks同时对backbone也进行了修改、增加了SPP模块增大模型的感受野。YoloV4在精确度和速度上都有所提升,不仅可以在拥挤路段对车辆完成静态识别,同时也可以完成实时检测。
关键词
Yolo
V4
车辆检测
数据集制作
GIOU损失函数
模型对比
Keywords
Yolo V4
vehicle detection
data set production
GIOU loss function
model comparison
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U495 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Yolo V4的拥挤路段车辆检测
周万奇
李丹
《电子测试》
2021
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