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La interferencia del fondo complejo y la falta de información de los objetivos pequeños son dos problemas principales en el reconocimiento de atributos de vehículos. En este documento, se establecen dos redes en cascada de reconocimiento de atributos de vehículos para resolver los dos problemas. Para los objetivos de vehículos de tamaño normal, la red neuronal convolucional en cascada de múltiples tareas MC-CNN-NT utiliza el Faster R-CNN mejorado como subred de localización. Los objetivos de vehículos en el fondo complejo son extraídos por la subred de localización y enviados a la subred de clasificación CNN para la clasificación. La implementación de esta estrategia de descomposición de tareas elimina efectivamente la interferencia del fondo complejo en la detección de objetivos. Para los objetivos de vehículos de tamaño pequeño, la red neuronal convolucional en cascada de múltiples tareas MC-CNN-ST aplica la estrategia de compresión de red y la estrategia de fusión de características en múltiples capas para extraer los mapas de características. Estas estrategias en
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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