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第44卷第10期自动化学报Vol.44,No.10
2018年10月ACTAAUTOMATICASINICAOctober,2018
基于Fg-CarNet的车辆型号精细分类研究
余烨1金强1傅云翔1路强1
摘要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(Convolutionalneuralnetworksforcarfine-grainedclassification,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
,,,
大小在数据集上进行验证实验结果表明提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时车辆型
.CompCars,,Fg-CarNet,
号识别率达到最高实现了最好的分类效果
,.
关键词车辆型号精细分类卷积神经网络多维度特征融合分块并行
,,,
引用格式余烨金强傅云翔路强基于的车辆型号精细分类研究自动化学报
,,,.Fg-CarNet.,2018,44(10):1864−1875
DOI10.16383/j.aas.2017.c170109
Fine-grainedClassificationofCarModelsUsing
Fg-CarNetConvolutionalNeuralNetwork
YUYe1JINQiang1FUYun-Xiang1LUQiang1
AbstractCarmodelrecognitionhasveryimportantapplicationinintelligenttransportationsystemsandvehicle-related
criminalcasedetection.Amulti-branchandmulti-dimensionfeaturefusionconvolutionalneuralnetwork(CN
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