A Multibranch Object Detection Method for Traffic Scenes
المؤلفون المشاركون
Feng, Jiangfan
Wang, Fanjie
Feng, Siqin
Peng, Yongrong
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The performance of convolutional neural network- (CNN-) based object detection has achieved incredible success.
Howbeit, existing CNN-based algorithms suffer from a problem that small-scale objects are difficult to detect because it may have lost its response when the feature map has reached a certain depth, and it is common that the scale of objects (such as cars, buses, and pedestrians) contained in traffic images and videos varies greatly.
In this paper, we present a 32-layer multibranch convolutional neural network named MBNet for fast detecting objects in traffic scenes.
Our model utilizes three detection branches, in which feature maps with a size of 16 × 16, 32 × 32, and 64 × 64 are used, respectively, to optimize the detection for large-, medium-, and small-scale objects.
By means of a multitask loss function, our model can be trained end-to-end.
The experimental results show that our model achieves state-of-the-art performance in terms of precision and recall rate, and the detection speed (up to 33 fps) is fast, which can meet the real-time requirements of industry.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Jiangfan& Wang, Fanjie& Feng, Siqin& Peng, Yongrong. 2019. A Multibranch Object Detection Method for Traffic Scenes. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129424
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Jiangfan…[et al.]. A Multibranch Object Detection Method for Traffic Scenes. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129424
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Jiangfan& Wang, Fanjie& Feng, Siqin& Peng, Yongrong. A Multibranch Object Detection Method for Traffic Scenes. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129424
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129424
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر