基于Fg-CarNet的车辆型号精细分类研究

车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型Fg-CarNet（Convolutional neural networks for car fine-grained classification,Fg-CarNet）.该模型根据车正脸图像特征分布特点,将其分为上下两部分并行进行特征提取,并对网络中间层产生的特征进行两个维度的融合,以提取有区分度的特征,提高特征表达能力,通过使用小卷积核以及全局均值池化,使在网络分类准确度提高的同时降低了网络模型参数大小.在CompCars数据集上进行验证,实验结果表明,Fg-CarNet提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时,车辆型号识别率达到最高,实现了最好的分类效果.     

基于FR-ResNet的车辆型号精细识别研究

车辆型号精细识别的关键是提取有区分性的细节特征. 以"特征重用"为核心, 以有效提取车辆图像细节特征并进行高效利用为目的, 提出了一种基于残差网络特征重用的深度卷积神经网络模型FR-ResNet (Improved ResNet focusing on feature reuse). 该网络以ResNet残差结构为基础, 分别采用多尺度输入、低层特征在高层中重用和特征图权重学习策略来实现特征重用. 多尺度输入可以防止网络过深导致性能退化以及陷入局部最优; 对各层网络部分加以不同程度的特征重用, 可以加强特征传递, 高效利用特征并降低参数规模; 在中低层网络部分采用特征图权重学习策略, 可以有效抑制冗余特征的比重. 在公开车辆数据集CompCars和StanfordCars上进行实验, 并与其他的网络模型进行比较, 实验结果表明FR-ResNet在车辆型号精细识别任务中对车辆姿态变化和复杂背景干扰等具有鲁棒性, 获得了较高的识别准确率.