《表1 训练和测试样本分布》

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《智能车多类障碍物贝叶斯网络分类方法》

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本文选择KITTI[20]公共数据库训练数据集中的38864个样本数据对网络模型进行训练与测试.其中25000个样本用做训练数据集，包括2926个行人，18399个小汽车、1887个小货车、1084个骑行者和704个卡车.余下的13864个样本用做测试数据集.图1为每一目标的典型样本图.KITTI提供了所有样本的类型及三维尺寸的真实值.训练和测试数据集的样本类别分布如表1所示.实验是在一台Intel（R）Core（TM）i5-3210M、CPU为2.50GHz、内存为4G的计算机上运行，算法在贝叶斯网络开发应用软件Hugin Expert1上执行.