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現(xiàn)在目標(biāo)檢測算法總結(jié) 1. 目標(biāo)檢測算法在機(jī)動車和行人檢測識別上應(yīng)用較多，在非機(jī)動車上應(yīng)用較少 2. 對于目標(biāo)檢測模型增強(qiáng)特征表示和引入上下文信息的改進(jìn)方法幾乎對任何場景和任何任務(wù)都是有利的，具有普適性。 3. 當(dāng)交通場景中目標(biāo)密集、相互遮擋時，改進(jìn)非極大值抑制算法、合理設(shè)計邊界框可以有效緩解目標(biāo)漏檢、誤檢等問題。 4. 當(dāng)交通場景相對復(fù)雜、背景多變時，損失函數(shù)的改進(jìn)可以提升模型的訓(xùn)練效果，進(jìn)而提高模型的魯棒性
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