面向城市OD調(diào)查的車輛再識(shí)別
【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2-4YOLO模型結(jié)構(gòu)
3192256512102410241024409630卷積層下采樣層卷積層下采樣層卷積層下采樣層卷積層下采樣層卷積層卷積層全連接層全連接層圖2-4YOLO模型結(jié)構(gòu)上圖可以看出,YOLO的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的用于目標(biāo)分類的網(wǎng)絡(luò)類似,都個(gè)卷積層提取特征后經(jīng)過(guò)一個(gè)或多個(gè)全連接....
圖2-5SSD模型結(jié)構(gòu)
310241024512256256256圖2-5SSD模型結(jié)構(gòu)從上圖可以看出,SSD使用了VGG進(jìn)行最基礎(chǔ)的特征提取,之后加入了不尺度的卷積層,經(jīng)過(guò)這些卷積層可以獲得不同尺度的特征圖。對(duì)于每一個(gè)卷積,都可以使用一系列卷積核在該層獲得的特征圖上進(jìn)行預(yù)測(cè),每個(gè)卷積核都會(huì)
圖2-6將行人再識(shí)別視作二分類問(wèn)題的再識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
也更容易找出不同類之間特征的不同點(diǎn)以及想同類特征之間的相似處。該文章中提到的網(wǎng)絡(luò)模型如圖2-6:606016060120208787252573735073*5卷積及下采樣卷積及下采樣局部鄰域差分73505081500接連全相同不同相圖2-6將行人再識(shí)別視作二分類問(wèn)題的再識(shí)別....
圖2-7行人再識(shí)別特征融合網(wǎng)絡(luò)模型
用于行人再識(shí)別的特征融合網(wǎng)絡(luò)(FeatureFusionNetwork,FFN)[44]使用了這種方法。FFN的模型結(jié)構(gòu)如圖2-7:[224,224,3]提取深度特征原始圖片分為多個(gè)橫向條狀圖調(diào)整大小并裁剪五個(gè)卷積層提取顏色和紋理特征連接柱狀圖緩沖層融合層4096Softm....
本文編號(hào):3912931
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