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基于关键点估计的实时道路元素检测算法 被引量:1
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作者 刘贤梅 景雅虹 +1 位作者 田枫 刘芳 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期917-925,共9页
针对手工设计神经网络结构成本较高、基于锚框的分类回归任务计算量较大以及小目标检测能力较弱的问题,文中使用基于神经网络结构搜索的EfficientNet-B3作为特征提取网络,改进基于双向特征金字塔网络的特征融合方法作为特征融合网络,利... 针对手工设计神经网络结构成本较高、基于锚框的分类回归任务计算量较大以及小目标检测能力较弱的问题,文中使用基于神经网络结构搜索的EfficientNet-B3作为特征提取网络,改进基于双向特征金字塔网络的特征融合方法作为特征融合网络,利用关键点估计代替锚框,执行分类与回归任务,提出基于关键点估计的实时道路元素检测算法.在BDD100K数据集上的实验表明,文中算法在实时检测的基础上可达到较优的检测效果,在小目标上检测精度较高. 展开更多
关键词 深度学习 道路元素检测 一阶段算法 关键点估计 特征融合
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