《表1 k-means聚类结果》

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《基于改进SSD的机动车检测方法》

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聚类中心的个数越多，其与ground truth box的IOU越高，然而先验包围框的个数越多，SSD算法的计算量越大。为了兼顾SSD算法的计算性能和IOU，本文将聚类中心的个数设置为5，表1所示是k-means方法聚类后的结果，表2是SSD原始模型长宽比设置，可以看出，原始SSD中先验包围框的尺寸与机动车的尺寸并不符合，机动车聚类中心高宽比限制在0.7～1之间，尺度限制在（12.48，17.21）至（87.35，124.86）之间。如图4所示，为了使得SSD网络的先验候选框与机动车尺寸更加匹配，机动车尺寸大部分与conv4＿3层、fc7层中的先验包围框的尺度较为匹配，因此将SSD中的附加预测层conv8＿2，conv9＿2删除，然后按照聚类结果的指导，把conv4＿3层1/2长宽比更改为0.7，0.95，基于聚类指导的SSD模型长宽比设置如表3所示。