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基于改进YOLOv3-tiny的路面坑洞检测
被引量:
2
1
作者
翟帅
冯永慧
+3 位作者
罗宏煜
肖思航
田丽玲
吴少伟
《计量与测试技术》
2021年第9期45-49,共5页
路面的坑洞破损严重影响着驾驶舒适性与安全性,因此路面坑洞的检测与修补是一项重要的路面维护任务。本文基于改进YOLOv3-tiny目标检测神经网络模型,实现了路面坑洞的有效检测。其中,改进的模型用一些稠密块替换原模型中的大部分卷积层...
路面的坑洞破损严重影响着驾驶舒适性与安全性,因此路面坑洞的检测与修补是一项重要的路面维护任务。本文基于改进YOLOv3-tiny目标检测神经网络模型,实现了路面坑洞的有效检测。其中,改进的模型用一些稠密块替换原模型中的大部分卷积层,使模型的深度大幅增加,而模型的参数和运行时所需的GPU内存显著降低。使用建立的路面坑洞破损数据集训练模型,以mAP作为评价模型的指标。同原YOLOv3-tiny和YOLOv4-tiny模型相比,检测速度相当,并且取得了最高mAP值。
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关键词
路面坑洞
YOLOv3-tiny
目标检测
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于改进YOLOv3-tiny的路面坑洞检测
被引量:
2
1
作者
翟帅
冯永慧
罗宏煜
肖思航
田丽玲
吴少伟
机构
上海大学机电工程与自动化学院精密机械系
出处
《计量与测试技术》
2021年第9期45-49,共5页
文摘
路面的坑洞破损严重影响着驾驶舒适性与安全性,因此路面坑洞的检测与修补是一项重要的路面维护任务。本文基于改进YOLOv3-tiny目标检测神经网络模型,实现了路面坑洞的有效检测。其中,改进的模型用一些稠密块替换原模型中的大部分卷积层,使模型的深度大幅增加,而模型的参数和运行时所需的GPU内存显著降低。使用建立的路面坑洞破损数据集训练模型,以mAP作为评价模型的指标。同原YOLOv3-tiny和YOLOv4-tiny模型相比,检测速度相当,并且取得了最高mAP值。
关键词
路面坑洞
YOLOv3-tiny
目标检测
卷积神经网络
Keywords
pavement pothole
YOLOv3-tiny
object detection
CNN
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进YOLOv3-tiny的路面坑洞检测
翟帅
冯永慧
罗宏煜
肖思航
田丽玲
吴少伟
《计量与测试技术》
2021
2
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