《表3 KITTI行车数据集测试结果》

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《一种改进YOLOv3-Tiny的行车检测算法》

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本文分别使用YOLOv3-Tiny算法和改进的YOLOv3-Tiny算法对KITTI行车数据集进行训练和测试。首先利用聚类算法对数据集进行聚类分析，本实验中通过k-means算法得到的聚类值是6类，然后进行模型训练，训练大约经过10 h，通过训练得到了新的模型，利用模型对KITTI数据集中的测试集进行测试，并对测试的结果进行对比分析。采用的评价指标是均值平均精度召回率，实验结果如表3所示。