基于改进VGG卷积神经网络的前方车辆目标检测-豆柴文库

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基于改进VGG卷积神经网络的前方车辆目标检测 Title:ImprovingVehicleObjectDetectionUsingEnhancedVGGConvolutionalNeuralNetwork Abstract: Vehicleobjectdetectionplaysavitalroleinautonomousdriving,advanceddriverassistancesystems(ADAS),andtrafficmonitoring.Inthispaper,weproposeanenhancedVGGConvolutionalNeuralNetwork(CNN)modelforvehicleobjectdetection.Ourapproachaimstoimprovebothaccuracyandefficiencyindetectingvehicles,therebycontributingtowardssaferandmoreefficienttransportationsystems. 1.Introduction Vehicleobjectdetectionisachallengingtaskduetovariousfactorssuchasocclusion,posevariation,andvaryinglightingconditions.ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haveachievedsignificantsuccessesincomputervisiontasks,includingobjectdetection.VGG(VisualGeometryGroup)isawidelyusedCNNarchitecture,knownforitssimplicityandeffectiveness.However,thereisstillroomforimprovementtoenhanceitsperformanceinvehicleobjectdetection. 2.RelatedWork Priorresearchhasproposedseveralapproachestoimprovevehicleobjectdetectionperformance.Theseincludeusingregionproposalalgorithms,featurefusionmethods,andmulti-scaleapproaches.Despitetheseadvancements,theaccuracyandefficiencyofexistingvehicledetectionmethodscanstillbeimproved. 3.EnhancedVGGCNNArchitecture Inourproposedapproach,weintroduceenhancementstotheVGGCNNarchitecturetoimprovevehicleobjectdetection.Specifically,wemakemodificationsintheinputsize,numberoffeaturemaps,andtheadditionofbatchnormalizationlayers.Theseenhancementsaimtocapturemoredetailedinformationandreduceoverfitting,therebyenhancingthemodel'sperformanceindetectingvehicles. 4.DatasetPreparation Weutilizealarge-scaledatasetwithannotatedvehicleobjectsfortrainingandevaluatingourenhancedVGGCNNmodel.Thedatasetcontainsadiverserangeofvehicleimagescapturedfromvariousviewpoints,lightingconditions,andenvironmentalsettings.Dataaugmentationtechniques,suchasrandomimagerotation,translation,andscaling,areappliedtoincreasethevariabilityoftrainingsamplesandimprovegeneralization. 5.ModelTrainingandOptimization Weemployatransferlearningappro

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