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利用NCS2神经计算棒的嵌入式车辆检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.19 MB | 2021-03-24

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　　基于深度学习的车辆检测方法准确率较高，其在性能卓越的计算机与图形处理器设备上实时性较好，但在性能相对较低的嵌入式设备上实时性较差。在改进Tiny-YOLO网络的基础上，提出一种利用NCS2神经计算棒的嵌人式车辆检测方法。采用深度可分离卷积替换Tiny-YOLO网络标准卷积降低计算量，去除池化层并使用全卷积层以保留低级特征信息，采用 Tensorflow深度学习框架训练改进的Tiny-YOLO网络，并将其部署到配备NCS2神经计算棒的嵌入式设备上。实验结果表明，与原始Tiny-YOLO网络相比，改进Tiny-YOLO网络检测实时性提高1倍在 MS COCO和VOC2007数据集上平均检测准确率分别提升1.2和0.23个百分点，配备NCS2神经计算棒后该方法检测的每秒传输帧数达到12，实时性较原始Tiny-YOLo网络大幅提高。

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