《表2 公里标定位测试结果对比》

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《结合YOLOv3模型的轨旁公里标识别方法》

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应用本文算法训练损失函数变化曲线（图6），算法能够很好地收敛，用训练好的模型参数在测试集上测试的结果如表2所示，主要从m AP、召回率及检测速度方面进行评估。两种算法对公里标检测的m AP和召回率接近，均能很好地区分公里标和坡度标，消除了坡度标带来的位置信息解析错误风险，但YOLOv3检测速度比Faster R-CNN的快3倍。