《表1 提出的细粒度车辆提取网络的具体细节》

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《奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法》

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奇异值分解的方法通常在全连接层使用，以Resnet18为主干网络，在分类层前面添加一个512维的fc（全连接）层，作为特征输出层，在全连接层后面接一个Drop＿out层，参数设置为0.2，可以防止训练过拟合，使网络学习到更加紧凑和更具有区分性的特征。奇异值分解卷积神经网络结构如图1所示，其网络结构具体细节如表1所示。