抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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車両分類は,姿勢変化,気象/照明変化,クラス内類似性と不十分な訓練データセットのために,挑戦的な問題となっている。革新的な深層学習アルゴリズムと大規模交通監視データセットの助けを用いて,筆者らは,車両分類に高い性能を達成することができた。性能を改善するために,著者らはK局所エキスパートネットワークのグローバルネットワークと混合物の集合を提案した。は97.92%の平均精度,92.98%の平均精度,90.24%の平均再現率とMIO TCD分類攻撃から見えない試験データセットにCohen Kappaスコア96.75%を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】