基于残差网络的小型车辆目标检测算法
城市道路中车辆检测与识别对于提升交通安全，发展智能化交通具有非常重要的意义。传统的检测方式依赖于人工提取的特征，已难以适用于复杂多变的交通场景，存在识别精确度低、时间复杂度高等缺陷。深度学习模型可以自动提取有用特征，泛化能力强，但难以对相似型车辆进行更加精细的分类，为此提出一种基于残差网络的小型车辆目标检测算法。算法将传统卷积神经网络的连接形式改为一种基于局部连接和权值共享的残差连接模式，同时更改网络结构控制参数数量，将图片不同层次的特征融合计算，应用感兴趣区域池化层规格化前层特征，最后经过分类层和回归层得到目标框的置信度以及修正参数。实验表明，改进模型能够在保证时间效率的前提下增强网络的学习能力，提高平均精度，在相似小型车辆的检测问题上取得了良好的检测结果。
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