《表1 样本数据集：基于改进卷积神经网络的车型识别》

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《基于改进卷积神经网络的车型识别》

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将样本集采用人工标注的方式添加标签，将其统一命名为类别名．序列号．jpg的形式。由于数据集中各类样本数量不均衡，所以采用过采样的方法对小样本集进行扩充，主要对原始样本进行平移、旋转、改变色度、数据增强等操作生成虚拟样本，并将它们添加到小样本集中同时对大样本进行相应删减达到各类样本均衡的目的，提高分类器的泛化能力。本文用于实验的图像主要为高速路行驶中的车辆监控图像，共有8695张，其中6187张为训练集图像，2508张为测试集图像，共有6个车型类别，分别为sedan、SUV、minivan、bus、microbus、truck[20]。如表1所示为本实验数据集中各类型车辆的分配情况。