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多任务特征融合的CenterNet运动车辆检测方法
福建理工大学计算机科学与数学学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室;
福建师范大学计算机与网络空间安全学院
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李晓晗
刘石坚
邹峥
戴宇晨
开通知网号
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...
机 构:
福建理工大学计算机科学与数学学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室;
福建师范大学计算机与网络空间安全学院;
领 域:
公路与水路运输;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
运动车辆检测;
分割;
CenterNet;
多任务学习;
特征融合;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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陕西科技大学学报
2024年05期
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