[发明专利]一种普适性轻量级深度学习车辆检测方法在审
| 申请号： | 202110459491.6 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113177560A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 蔡雪莲;罗贸峰;左沛昂;岳文伟;张和和;李长乐 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种普适性轻量级深度学习车辆检测方法，用于解决现有技术中在计算资源、存储空间有限的情况下，无法同时满足准确率和实时性的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建改进的YOLOv4网络模型；对改进的YOLOv4网络模型进行迭代训练；获取车辆检测结果。本发明所构建的主干特征提取网络采用深度可分离卷积模块代替传统卷积模块方式，降低模型大小的同时提高检测实时性，同时所构建的主干特征提取网络所包含的第二瓶颈模块中加入通道混洗模块，一定程度上提高了车辆检测的精度，可用于汽车自动或半自动驾驶。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 普适性 轻量级 深度 学习 车辆 检测 方法 | ||
【主权项】：
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