《表1 样本数量与构成：提升预测框定位稳定性的视频目标检测》

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《提升预测框定位稳定性的视频目标检测》

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其中，UA-DETRAC数据集包含的交通场景数较少，且训练集与验证集场景相似度较高，如果直接使用UA-DETRAC数据集训练目标检测网络并验证本文算法效果，与实际工程应用情况有所违背。因为在大多数工程应用中，应用场景较多且难以针对所有具体场景做大量标注工作。因此，本文选用MIO-TCD数据集作为YOLOv3网络训练集，选取UA-DETRAC数据集中拍摄稳定、车辆数较多的视频作为验证集。选取的验证集文件如表1所示。