《表2 不同算法实验结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《复杂天气下交通场景多目标识别方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

评价指标采用Io U(Intersection over Union），一种测量在特定数据集中检测响应物体准确度的一个标准，用于测量真实值和预测之间的相关度，相关度越高，该值越高，计算方法是两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分得出的结果；本文中即为预测物体和标签真值区域重合部分除以集合部分；AP(Average precision）单标签平均精确度，m AP(Mean Average Precisoin）所有类标签的平均精确率，FPS(Frames Per Second）每秒传输帧数，指标越高表明画面越流畅。表2为不同方法实验结果，可以发现使用本文算法在复杂天气影响下进行目标实时识别，车辆、行人、红绿灯等单标签AP值都有所提升，FPS值与YOLO-V3-Tiny相比只降低了2帧，仍然可以达到实时检测的要求。