《表5 各模型在UA-DETRAC数据集上测试结果》

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《基于深度学习的监控视频车辆实时监测》

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在模型测试时，每次只处理一张图片，将测试集中所有图片处理时间的平均值作为模型处理速度指标。实验结果表明，在不影响监测速度的情况下，模型性能获得了一定提升。采用焦点损失后REBNet的AP值相比原模型提高了0.47%，同时采用焦点损失与改进框后RFBNet的AP值相比原模型提高了3.2%。采用改进骨架网络的RFB＿mobileNet模型在牺牲部分性能的情况下，处理速度为RFB＿VGG16的1.62倍，能更好地处理需要实时运行的任务。