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基于Faster RCNN的智能车道路前方车辆检测方法被引量:0收藏 分享
作者:史凯静 鲍泓 徐冰心 潘卫国 郑颖
机构:北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
来源:《计算机工程》  2018
关键词:智能车  前方车辆  深度卷积神经网络  训练模型  准确率  
摘要:使用Fast RCNN方法进行特征提取存在耗时较长且检测准确率较低的问题。为此,结合Faster RCNN前方车辆检测模型与3种不同大小的卷积神经网络,提出一种改进的前方车辆检测方法,研究对比各方法在3种交通场景数据库上...
融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测被引量:0收藏 分享
作者:李鸿天 史鑫昊 潘卫国 徐成 徐冰心 袁家政
机构:北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学);北京开放大学科技学院
来源:《计算机应用》  2024
关键词:迁移学习  小样本目标检测  注意力机制  多尺度特征融合  余弦相似度  
摘要:现有基于微调的二阶段小样本目标检测方法对新类特征不敏感,易将新类别误判成与它相似度高的基类,影响模型的检测性能。针对上述问题,提出一种融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测(MA-FSOD)算法。首先在骨干网络使用分组卷...
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