《表2 实证分析结果：基于Yolov3的自动驾驶目标检测》

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《基于Yolov3的自动驾驶目标检测》

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数据集是分析深度学习神经网络模型性能的基础。自动驾驶交通场景下，行人及车辆是主要障碍物。本文选择coco数据集作为训练集，主要选取行人、自行车、摩托车、汽车、公交车共5个种类对象进行训练，提高模型在自动驾驶交通场景下的适应能力。考虑到coco数据集在5类数据集样本不够充分的情况，本文扩充了voc2007中同种类别的样本图片，进一步提高模型的泛化能力。另外，模型训练完成后，在voc2007-test测试集上进行测试，比较不同模型的检测效果。实验平台配置如表2表示。