資料介紹
基于深度學習的車輛檢測方法準確率較高,其在性能卓越的計算機與圖形處理器設備上實時性較好,但在性能相對較低的嵌入式設備上實時性較差。在改進Tiny-YOLO網絡的基礎上,提出一種利用NCS2神經計算棒的嵌人式車輛檢測方法。采用深度可分離卷積替換Tiny-YOLO網絡標準卷積降低計算量,去除池化層并使用全卷積層以保留低級特征信息,采用 Tensorflow深度學習框架訓練改進的Tiny-YOLO網絡,并將其部署到配備NCS2神經計算棒的嵌入式設備上。實驗結果表明,與原始Tiny-YOLO網絡相比,改進Tiny-YOLO網絡檢測實時性提高1倍在 MS COCO和VOC2007數據集上平均檢測準確率分別提升1.2和0.23個百分點,配備NCS2神經計算棒后該方法檢測的每秒傳輸幀數達到12,實時性較原始Tiny-YOLo網絡大幅提高。
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