多任务特征融合的CenterNet运动车辆检测方法

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：基于深度学习技术的运动车辆检测是交通和计算机学科当下的研究热点.针对动态车辆检测任务中多尺度、目标重叠、难以区分动态和静态的车辆等难题，本文提出了一种多任务特征融合的CenterNet运动车辆检测方法.首先向网络中新增一支用于实现车辆分割的任务流，与原有目标检测流共同组成双流机制，然后使用恰（剩余16262字）

试读结束

目录
monitor