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基于距离排序的车辆检测算法研究的中期报告
一、研究背景与意义
车辆检测算法在自动驾驶、智能交通、行人监测等领域有着广泛的应用。现有的车辆检测算法大多基于深度学习，但是算法的准确性和效率还有待提高。因此，本研究旨在基于距离排序的车辆检测算法进行研究，提高算法的准确性和效率。
二、研究内容与方法
本研究基于目标检测中常用的两阶段方法，包括候选框生成和分类器。具体方法如下：
1.候选框生成
本研究采用了基于超像素分割技术的候选框生成方法。具体包括以下步骤：
1）图像超像素分割
2）超像素中心点聚类
3）生成候选框
2.分类器
本研究采用了基于深度学习的分类器。具体使用了ResNet50提取特征，再使用Softmax分类器分类。
3.距离排序
本研究采用了基于距离排序的方法对候选框进行排序。具体使用了L2距离进行计算，得到每个候选框与目标的距离，再采用升序排序方法。
三、当前进展与问题
目前，本研究已完成了候选框生成和分类器的实现。初步实验结果表明，基于超像素分割技术的候选框生成方法可以得到精确的候选框，而基于深度学习的分类器也可以准确地进行分类。下一步，本研究将进行距离排序的实现，并进一步探索如何在距离排序中结合候选框生成和分类器的信息，以提高算法准确性和效率。
目前，本研究仍存在一些问题，包括：
1.对超像素分割的参数设置不够准确，导致生成的候选框不够紧凑。
2.分类器的训练集不够丰富，导致算法的泛化能力不够强。
3.距离排序方法需要进一步探索如何结合候选框生成和分类器的信息，以提高算法准确性和效率。
四、研究意义与创新点
本研究的意义在于提出基于距离排序的车辆检测算法，以提高算法的准确性和效率。本研究的创新点在于采用了基于超像素分割技术的候选框生成方法，同时使用了基于距离排序的方法对候选框进行排序。本研究还将进一步探索如何在距离排序中结合候选框生成和分类器的信息，创新性地提高算法准确性和效率。