基于車載雙目相機(jī)的目標(biāo)檢測(cè)及其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)
【文章頁數(shù)】:94 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.8LabelImg標(biāo)注界面
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章基于MobileNet-YOLOv3的目標(biāo)檢測(cè)算法20為了使數(shù)據(jù)集更適用于中國的道路場(chǎng)景,本文利用車載相機(jī)采集并篩選了6000張重慶道路交通場(chǎng)景的圖片,使用LabelImg完成目標(biāo)標(biāo)注工作。LabelImg是一款開源的便捷標(biāo)注工具,其標(biāo)注界面如圖2.....
圖2.9標(biāo)注文件
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章基于MobileNet-YOLOv3的目標(biāo)檢測(cè)算法20為了使數(shù)據(jù)集更適用于中國的道路場(chǎng)景,本文利用車載相機(jī)采集并篩選了6000張重慶道路交通場(chǎng)景的圖片,使用LabelImg完成目標(biāo)標(biāo)注工作。LabelImg是一款開源的便捷標(biāo)注工具,其標(biāo)注界面如圖2.....
圖2.10VOC數(shù)據(jù)集文件格式完成上述步驟后即完成了BDD100K數(shù)據(jù)集與重慶交通數(shù)據(jù)集的合并與數(shù)據(jù)集格式的統(tǒng)一,數(shù)據(jù)集中共含有96000張圖片,其中訓(xùn)練集80000張,測(cè)試集8000張,
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章基于MobileNet-YOLOv3的目標(biāo)檢測(cè)算法21標(biāo)注完成后,將自標(biāo)定的重慶交通數(shù)據(jù)集與BDD100k數(shù)據(jù)集按照VOC2007數(shù)據(jù)集的格式進(jìn)行合并,VOC2007數(shù)據(jù)集格式如圖2.10所示。Annotations文件夾下用于存放所有圖片的標(biāo)注信息....
圖2.11部分
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章基于MobileNet-YOLOv3的目標(biāo)檢測(cè)算法22訓(xùn)練超參數(shù)文件、訓(xùn)練樣本類別文件。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義文件中保存的是本文所設(shè)計(jì)的MobileNet-YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu),文件格式為prototxt。圖2.11所示為部分網(wǎng)絡(luò)層在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義文件中的表....
本文編號(hào):4015313
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