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基于深度学习的交通场景目标检测算法研究.pdf

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    基于深度学习的交通场景目标检测算法研究

    摘要

    随着深度学习和自动驾驶等技术的不断发展，交通领域中的目标检测算法研究显

    得愈发重要。尽管检测算法得到了长足的进步，但是在复杂多变的交通环境中包含着

    不同尺度、物体遮挡、背景噪声以及计算设备受限等一系列问题，这些因素使得通用

    目标检测算法难以在交通场景中实现较好的性能。因此，本论文在现有基于深度学习

    目标检测算法的基础上，从高效的特征融合、强化的特征提取以及鲁棒的轻量化模型

    三个角度进行深入研究，主要研究内容和创新如下：

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