《表2 末端原因确认表:基于深度学习的实时车辆检测研究》
本文将标准SSD和改进后的SSD_our网络分别在所采集的数据集上进行训练与测试,模型的检测性能详见表2。改进后检测模型的mAP为79.83%,且模型大小仅为原始模型大小的1/5。
图表编号 | XD00215391600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2021.01.05 |
作者 | 黄生鹏、范平清 |
绘制单位 | 上海工程技术大学机械与汽车工程学院、上海工程技术大学机械与汽车工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
本文将标准SSD和改进后的SSD_our网络分别在所采集的数据集上进行训练与测试,模型的检测性能详见表2。改进后检测模型的mAP为79.83%,且模型大小仅为原始模型大小的1/5。
图表编号 | XD00215391600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.01.05 |
作者 | 黄生鹏、范平清 |
绘制单位 | 上海工程技术大学机械与汽车工程学院、上海工程技术大学机械与汽车工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |