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作者：许超;杨丰熙;李博;王浩宇;
单位：辽宁大学物理学院;辽宁大学司法鉴定研究院;
摘要：车型检测对智能交通系统具有重要意义，其为智能交通系统的车辆管理能力提供了有效保障。针对现有算法通常较为复杂，并不能较好地适配于实际应用中的车型检测，文中提出一种基于改进Mask R-CNN的轻量化车型检测算法。首先，将特征提取网络替换为FasterNet特征提取网络，在降低算法复杂度的同时提升算法精度；其次，构建基于DO卷积的改进FPN特征融合网络，使算法既降低复杂度又提升精度；最后，将损失函数替换为Smooth L_1损失函数，在不改变当前算法复杂度的情况下对算法精度实现了进一步提升。实验结果表明，所提算法兼顾精度与实时性需求，且具有较好的泛化能力，更适配于实际应用中的车型检测。
关键词：Mask R-CNN;;车型检测;;主干网络;;特征融合;;损失函数;;轻量化
