基于深度学习方法的复杂场景下车辆目标检测

近年来,深度学习算法逐渐尝试应用于目标检测领域。本文针对实际交通场景下的车辆目标,应用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN框架,结合ImageNet中的车辆数据集,把场景中的目标检测问题转化为目标的二分类问题,进行车辆目标的检测识别。相比传统机器学习目标检测算法,基于深度学习的目标检测算法在检测准确度和执行效率上优势明显。通过本实验结果分析表明,该方法在识别精度以及速度上均取得了显著的提高。