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基于嵌入式平台的交通标识检测技术资料
资料介绍
针对嵌入式平台存储容量小，无法实现复杂深度学习网络的交通标识检测问题，提出一种基于改进的
Tiny-YOLOv3
的交通标识检测算法。首先通过
K
均值聚类算法对候选框进行预处理，其次增加卷积层并建立输出为
8
倍降采样
的目标检测层，然后对网络的卷积层和目标检测层进行密集连接。最后在
NVIDIA Jetson TX2
上对网络进行测试，实
验结果表明，改进后的
Tiny-YOLOv3
算法准确率为
93.53%
，召回率为
92.49%
，参数量为
6.4M
。相较于原
Tiny-YO⁃
LOv3
，准确率提高
4.17%
，召回率提高
2.63%
，参数量减少
83.6%
，在满足准确检测交通标识的同时降低网络在嵌入
式平台的存储需求。
部分文件列表
| 文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
| 基于嵌入式平台的交通标识检测_俞辰.caj | 3301KB | 2020-12-09 08:43:56 |
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