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基于SqueezeNet的改进SSD模型及其应用
| 题名： | 基于SqueezeNet的改进SSD模型及其应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 颜银慧 周正锦 向涛 |
| 作者单位： | 深圳市金溢科技股份有限公司,广东深圳518000 |
| 关键词： | 目标检测 SSD模型 神经网络 |
| 摘要： | 本文首先介绍了当前主要的深度神经网络模型、分析了目标检测应用方向的网络模型的优缺点,以及移动端的轻量型神经网络.接着基于SqueezeNet提出了改进的SSD检测模型,对原有SSD模型进行了网络结构优化和参数缩减,经实际数据测试,该网络模型在NVIDIA TX1平台上在保证准确率的同时其检测帧率能达到25fps.最后指出了该模型在ETC出入口和路边停车泊位管理的应用,并指出了后续研究方向. |
| 会议日期： | 20180329 |
| 会议举办地点： | 青岛 |
| 会议名称： | 第二十届中国高速公路信息化研讨会 |
| 出版日期： | 2018-03-29 |
| 母体文献： | 第二十届中国高速公路信息化研讨会论文集 |
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