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针对多类别车辆检测任务中存在计算复杂、检测精度不高的问题，提岀一种基于中心点的多类别车辆检测算法。该算法首先通过 Hourglass网络对各类型车辆特征进行提取，考虑到多类别车辆检测时易受车辆大小丶、视觉变化及非刚体形变等因素的影响，采用可变形卷积替换传统卷积的方法对μω urglass网络重建;在网络预测模玦中，结合不冋的预测分攴支路，采用组合损失函数度量模型拟合的桯度，同时引λGloU损失提高模型拟合效果，减少车辆检测中漏裣和误裣现象的发生;最后通过 Sigmoid激活函数得到最终的检测结果。在公开数据库上仿真实验，测试精度和检测速度分别达到了93.42%和49s，在自制数据库上仿真实验，所提算法的精确率和召回率相比￠nter算法分别提高了2.7%和5.6%。实验结果表明，本文算法在车辆检测任务中具有明显优势。
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