《表1 训练阶段使用的主要参数》

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《一种改进的Faster R-CNN对小尺度车辆检测研究》

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本文使用的改进Faster R-CNN框架与通用Faster R-CNN一样，都是以VGG16作为模型初始化。本文在每个像素位置使用滑动窗，生成15个边界框（5个尺度[322，642，1282，2562，5122]和3类长宽比[1∶1，2∶1，1∶2]）。从不同的数据库选取车辆图片，对Faster R-CNN进行端到端微调，交叠率（IOU）阈值设置为0.7。其他的网络参数参照Faster R-CNN（见表1），采用交替训练的方法[4]在NVIDA Gefore Titan X GPU（12 GB）下训练Faster R-CNN。