Vi utför snabb fordonsdetektering från trafikövervakningskameror. Den klassiska kaskadobjektdetekteringen ses över och en ny ram för djupt lärande, nämligen Evolving Boxes, utvecklas som föreslår och förfinar objektrutorna under olika funktionsrepresentationer. Vårt ramverk är inbäddat med ett lätt förslagsnätverk för att generera initiala ankarlådor och för att tidigt kasta osannolika regioner; ett finurligt nätverk ger detaljerade funktioner för dessa kandidatlådor. Vi visar intressant att genom att tillämpa olika funktion fusionstekniker, kan de initiala lådorna förfinas både i form av lokalisering och erkännande, vilket leder till utvecklade lådor. Vi utvärderar vårt nätverk på den senaste DE-TRAC-riktmärket och får en betydande förbättring jämfört med toppmoderna Snabbare RCNN med 9,5% mAP. Dessutom uppnår vårt nätverk 9-13 FPS detektionshastighet på en måttlig kommersiell GPU. Index Terms- Vehicle detektion, djupa neurala nätverk
Wang m.fl. REF utformar ett lätt förslagsnätverk med ett finjusterande nätverk för trafikövervakning.
Evolving Boxes for fast Vehicle Detection
{'venue': 'IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2017, pp. 1135-1140', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}