光学学报, 2018, 38 (12): 1215003, 网络出版: 2019-05-10   

基于改进SSD的交通大场景多目标检测 下载: 1646次

Multi-Objective Detection of Traffic Scenes Based on Improved SSD
作者单位
1 中国人民解放军陆军工程大学野战工程学院, 江苏 南京 210007
2 南部战区陆军第二工程科研设计所, 云南 昆明 650222
引用该论文

华夏, 王新晴, 王东, 马昭烨, 邵发明. 基于改进SSD的交通大场景多目标检测[J]. 光学学报, 2018, 38(12): 1215003.

Xia Hua, Xinqing Wang, Dong Wang, Zhaoye Ma, Faming Shao. Multi-Objective Detection of Traffic Scenes Based on Improved SSD[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(12): 1215003.

引用列表
1、 基于深度学习的多工件抓取点定位方法激光与光电子学进展, 2023, 60 (12): 1215002
2、 基于改进RetinaNet的跑道边灯亮度检测激光与光电子学进展, 2022, 59 (2): 0210012
3、 自由空间光通信下的LSTM-SCFlips译码方法研究光学学报, 2021, 41 (14): 1406004
4、 基于轮廓点掩模细化的单阶段实例分割网络光学学报, 2020, 40 (21): 2115001
6、 融合注意力机制的多尺度目标检测算法光学学报, 2020, 40 (13): 1315002
7、 交通场景目标检测指标优化研究激光与光电子学进展, 2020, 57 (14): 141503
8、 改进Faster RCNN模型在棉花异性纤维识别中的应用激光与光电子学进展, 2020, 57 (12): 121007
9、 基于优化YOLOv3算法的交通灯检测光学学报, 2020, 40 (12): 1215001
10、 基于改进YOLOv2模型的多目标识别方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (10): 101010
11、 基于改进Faster R-CNN输电线穿刺线夹及螺栓的检测激光与光电子学进展, 2020, 57 (8): 081008
12、 针对目标检测任务的基础网络激光与光电子学进展, 2020, 57 (4): 041021
13、 基于特征金字塔网络的改进算法激光与光电子学进展, 2019, 56 (21): 211505
14、 基于YOLO v3的机场场面飞机检测方法激光与光电子学进展, 2019, 56 (19): 191003
15、 改进的YOLO V3算法及其在小目标检测中的应用光学学报, 2019, 39 (7): 0715004

华夏, 王新晴, 王东, 马昭烨, 邵发明. 基于改进SSD的交通大场景多目标检测[J]. 光学学报, 2018, 38(12): 1215003. Xia Hua, Xinqing Wang, Dong Wang, Zhaoye Ma, Faming Shao. Multi-Objective Detection of Traffic Scenes Based on Improved SSD[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(12): 1215003.

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