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針對多類別車輛檢測任務中存在計算復雜、檢測精度不高的問題，提岀一種基于中心點的多類別車輛檢測算法。該算法首先通過 Hourglass網絡對各類型車輛特征進行提取，考慮到多類別車輛檢測時易受車輛大小丶、視覺變化及非剛體形變等因素的影響，采用可變形卷積替換傳統卷積的方法對μω urglass網絡重建;在網絡預測模玦中，結合不冋的預測分攴支路，采用組合損失函數度量模型擬合的桯度，同時引λGloU損失提高模型擬合效果，減少車輛檢測中漏襝和誤襝現象的發生;最后通過 Sigmoid激活函數得到最終的檢測結果。在公開數據庫上仿真實驗，測試精度和檢測速度分別達到了93.42%和49s，在自制數據庫上仿真實驗，所提算法的精確率和召回率相比￠nter算法分別提高了2.7%和5.6%。實驗結果表明，本文算法在車輛檢測任務中具有明顯優勢。
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