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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(wǎng)絡的基礎上，提出一種利用NCS2神經(jīng)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(wǎng)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(wǎng)絡，并將其部署到配備NCS2神經(jīng)計算棒的嵌入式設備上。實驗結(jié)果表明，與原始Tiny-YOLO網(wǎng)絡相比，改進Tiny-YOLO網(wǎng)絡檢測實時性提高1倍在 MS COCO和VOC2007數(shù)據(jù)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(jīng)計算棒后該方法檢測的每秒傳輸幀數(shù)達到12，實時性較原始Tiny-YOLo網(wǎng)絡大幅提高。
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