《表2 实验加工条件：基于改进目标检测算法的AGV避障方法研究》

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《基于改进目标检测算法的AGV避障方法研究》

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SSD-Mobilenet模型实验的平台在Ubuntu18.4系统下进行，使用基于深度学习框架Py Torch的目标检测工具箱Mmdetection搭建SSD-Mobilenet检测模型，并使用双路型号为Intel E5 2670的CPU和双路型号为Tesla V100的GPU对搭建好的模型进行训练和测试。实验中模型的各项参数设置见表2，训练中使用学习率衰减策略在第8次迭代和第12次迭代过程中对学习率进行衰减，同时使用经典的随机梯度下降方法SGD对模型的损失进行优化。