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摘要:
为有效识别航拍图片中的车辆目标,将迁移学习应用到Faster-RCNN算法模型训练中:将大规模数据集训练好的网络用于模型参数初始化,以减少训练时间并提高识别精度;针对ZF和VGG-16 2种经典网络模型,分别选取不同超参数进行了多组对比实验,以选取最优超参数,并对比分析2种模型的检测效果.实验结果表明,该种方法可以在航拍图片集中有效检测到车辆目标,检测结果优于传统的机器学习方法,同时具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在军事侦察及交通管控等方面具有应用价值.
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文献信息
篇名 基于迁移学习的航拍图像车辆目标检测方法研究
来源期刊 电子测量技术 学科 工学
关键词 车辆检测 深度学习 卷积神经网络 Faster-RCNN算法 迁移学习 ZF模型 VGG-16模型
年,卷(期) 2018,(22) 所属期刊栏目 信息技术及图像处理
研究方向 页码范围 77-81
页数 5页 分类号 TN713
字数 语种 中文
DOI 10.19651/j.cnki.emt.1801839
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尹奎英 14 99 7.0 9.0
2 袁功霖 4 10 1.0 3.0
3 李绮雪 2 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
车辆检测
深度学习
卷积神经网络
Faster-RCNN算法
迁移学习
ZF模型
VGG-16模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
出版文献量(篇)
9342
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50
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46785
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