基于FR-ResNet的车辆型号精细识别研究

摘要：

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.

关键词：车辆型号精细识别、卷积神经网络、残差结构、特征重用

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41;TP183;S

资助基金：国家自然科学基金;安徽省重点研究;开发计划项目

在线出版日期：2021-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1125-1136