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基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)輛檢測(cè)方法準(zhǔn)確率較高，其在性能卓越的計(jì)算機(jī)與圖形處理器設(shè)備上實(shí)時(shí)性較好，但在性能相對(duì)較低的嵌入式設(shè)備上實(shí)時(shí)性較差。在改進(jìn)Tiny-YOLO網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，提出一種利用NCS2神經(jīng)計(jì)算棒的嵌人式車(chē)輛檢測(cè)方法。采用深度可分離卷積替換Tiny-YOLO網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)卷積降低計(jì)算量，去除池化層并使用全卷積層以保留低級(jí)特征信息，采用 Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練改進(jìn)的Tiny-YOLO網(wǎng)絡(luò)，并將其部署到配備N(xiāo)CS2神經(jīng)計(jì)算棒的嵌入式設(shè)備上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原始Tiny-YOLO網(wǎng)絡(luò)相比，改進(jìn)Tiny-YOLO網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)實(shí)時(shí)性提高1倍在 MS COCO和VOC2007數(shù)據(jù)集上平均檢測(cè)準(zhǔn)確率分別提升1.2和0.23個(gè)百分點(diǎn)，配備N(xiāo)CS2神經(jīng)計(jì)算棒后該方法檢測(cè)的每秒傳輸幀數(shù)達(dá)到12，實(shí)時(shí)性較原始Tiny-YOLo網(wǎng)絡(luò)大幅提高。
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