基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)控視頻車(chē)輛實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)車(chē)輛檢測(cè)算法不能自適應(yīng)地完成復(fù)雜道路場(chǎng)景變化下提取車(chē)輛特征的問(wèn)題，結(jié)合焦點(diǎn)損失、K-means聚類(lèi)與mobilenet網(wǎng)絡(luò)，提出改進(jìn)的RFB-VGG16與RFB-MobileNet模型進(jìn)行車(chē)輛檢測(cè)。從開(kāi)源數(shù)據(jù)集UA-DETRAC的24個(gè)視頻中每隔一定幀數(shù)抽取8 209張已標(biāo)注的圖片構(gòu)成數(shù)據(jù)集，在相同的超參數(shù)與訓(xùn)練策略下，改進(jìn)后RFB-VGG16網(wǎng)絡(luò)的AP值比原模型提高了3.2%。基于mobilenet網(wǎng)絡(luò)重新設(shè)計(jì)RFB骨架網(wǎng)絡(luò)，使RFB-MobileNet模型在犧牲一定性能的情況下，具有更快的檢測(cè)速度，能較好地滿足監(jiān)控視頻對(duì)車(chē)輛檢測(cè)實(shí)時(shí)性的要求。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);車(chē)輛檢測(cè);焦點(diǎn)損失;RFBNet;K-means

DOI：10. 11907/rjdk. 182835 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類(lèi)號(hào)：TP306文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2019）007-0037-04

Real-time Vehicle Detection in Surveillance Video Based on Deep Learning

ZHANG Wen-hui

（School of Automation，Guangdong University of Technology， Guangzhou 510006， China）

Abstract： Aiming at the problem that the traditional vehicle detection algorithm can not adaptively extract the vehicle characteristics under the complex road scene change， this paper combines the focus loss， K-means clustering and mobilenet network， and proposes the improved RFB-VGG16 and RFB-MobileNet models for the vehicle detection. First， 8209 images of the labeled images are extracted from the 24 videos of the open source dataset UA-DETRAC. Second，Under the same hyperparameters and training strategies， the AP value of the improved RFB-VGG16 network is 3.2% higher than the original model. Redesigning the RFB's skeleton network based on the mobilenet network enables the RFB-MobileNet model to have a faster detection speed at the expense of a little performance， thus meeting the real-time requirements of vehicle detection in surveillance video.

Key Words：deep learning; vehicle detection; focus loss; RFBNet; K-means

作者簡(jiǎn)介：張文輝（1992-），男，廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)。

0 引言

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)及城市化的快速發(fā)展，城市人口與車(chē)輛數(shù)量急劇增長(zhǎng)，交管部門(mén)道路車(chē)輛監(jiān)管壓力也與日俱增。目前我國(guó)大部分路口已安裝了高清監(jiān)控?cái)z像頭，每天會(huì)產(chǎn)生大量監(jiān)控視頻，使交管部門(mén)在進(jìn)行車(chē)輛違法行為判斷、不同時(shí)段車(chē)流量統(tǒng)計(jì)與跨攝像頭車(chē)輛追蹤等工作時(shí)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。通過(guò)人工進(jìn)行視頻實(shí)時(shí)監(jiān)控處理不僅成本較高，而且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，同時(shí)長(zhǎng)時(shí)間工作容易使人產(chǎn)生疲勞，易出現(xiàn)監(jiān)控遺漏的情況，所以迫切需要一種自動(dòng)化方法輔助人工進(jìn)行視頻監(jiān)控處理。

由于不同路段的交通監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)時(shí)間與監(jiān)控需求不同，導(dǎo)致攝像頭的拍攝角度、分辨率與方向具有很大差異，同時(shí)視頻質(zhì)量容易受到光照、下雨及霧霾等天氣因素的嚴(yán)重影響。傳統(tǒng)檢測(cè)方法對(duì)視頻質(zhì)量要求較高，因此在面對(duì)復(fù)雜道路場(chǎng)景時(shí)往往效果較差。隨著深度學(xué)習(xí)在檢測(cè)、識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中取得重大突破，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法憑借卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取能力，替代傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的人工設(shè)計(jì)特征，能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的道路場(chǎng)景，具有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率與更強(qiáng)的魯棒性，效果遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)檢測(cè)算法。

目前基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法主要分為以SSD[1]與YOLO系列[2-4]為代表的“一步法”模型，以及以RCNN系列[5-7]為代表的“兩步法”模型。在權(quán)衡實(shí)時(shí)性與性能后，本文引入基于SSD改進(jìn)的RFBNet（Receptive Field Block Net）[8]模型實(shí)現(xiàn)監(jiān)控視頻的車(chē)輛檢測(cè)，并對(duì)RFBNe模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)進(jìn)行如下優(yōu)化：①在RFBNet訓(xùn)練階段引入焦點(diǎn)損失方法[9]，以加大難訓(xùn)練樣本權(quán)重值;②采用K-means聚類(lèi)查找anchor的最佳數(shù)量和大小;③基于MobileNet[10]設(shè)計(jì)出更輕量化的骨架網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)上述方法改進(jìn)的RFB-VGG16模型效果優(yōu)于基礎(chǔ)模型，且能保持原有處理速度，而RFB-MobileNet速度雖然快于RFB-VGG16，但準(zhǔn)確度有所降低。因此，對(duì)于在線監(jiān)控可以選擇速度更快的RFB-MobileNet模型，而離線處理可以選擇準(zhǔn)確度更高的RFB-VGG16模型。

1 RFBNet整體結(jié)構(gòu)

RFBNet整體結(jié)構(gòu)與SSD模型相似，主要由基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)與多尺度預(yù)測(cè)層組成，并加入仿人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的RF Block（Receptive Field Block）模塊，以增強(qiáng)CNN網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，可同時(shí)滿足對(duì)速度與精度的要求。在車(chē)輛檢測(cè)過(guò)程中，首先將圖片縮放為300×300大小，然后將其輸入到骨干網(wǎng)絡(luò)VGG16頭部的部分層中進(jìn)行特征提取，接著繼續(xù)通過(guò)卷積與池化形成6個(gè)特征圖。在不同尺度的特征圖上采用3×3卷積進(jìn)行框回歸和類(lèi)別分類(lèi)。其中框回歸是對(duì)包含前景的框位置進(jìn)行修正，而類(lèi)別分類(lèi)采用softmax，類(lèi)別包括背景和前景的k個(gè)類(lèi)別，共有（k+1）個(gè)類(lèi)別，RFBNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 RFBNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 改進(jìn)方法

本文方法是在監(jiān)控視頻中抽取一幀幀圖像，再進(jìn)行車(chē)輛檢測(cè)。以RFB 模型框架為基礎(chǔ)，結(jié)合K-means、焦點(diǎn)損失與MobileNet進(jìn)行改進(jìn)，下面對(duì)每部分進(jìn)行介紹。

2.1 anchor大小優(yōu)化

在車(chē)輛檢測(cè)過(guò)程中，RFB網(wǎng)絡(luò)通過(guò)調(diào)整anchor大小匹配待檢測(cè)目標(biāo)的位置框，從而得到一個(gè)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)框。如果一開(kāi)始設(shè)定一組合適的anchor，RFB網(wǎng)絡(luò)將更容易得到準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)框。對(duì)于anchor大小設(shè)定有以下3種方式：①憑借以往經(jīng)驗(yàn)人為設(shè)定anchor大小;②通過(guò)統(tǒng)計(jì)手段找到合適的anchor;③采用聚類(lèi)算法發(fā)現(xiàn)合適的anchor。由于前兩種方式過(guò)度依賴人的調(diào)參經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)本文研究對(duì)象為車(chē)輛，該對(duì)象相對(duì)于其它目標(biāo)具有特定形狀，一般為扁長(zhǎng)，因此本文采用K-means聚類(lèi)算法尋找最佳a(bǔ)nchor大小。傳統(tǒng)K-means算法的度量函數(shù)采用歐幾里得距離，具體公式如下：

[d（x，y）=i=1n（xi-yi）] （1）

采用式（1）作為度量函數(shù)后，會(huì)出現(xiàn)大位置框比小位置框貢獻(xiàn)更多損失的情況，即訓(xùn)練過(guò)程中大框與小框地位不平等，最終會(huì)影響模型對(duì)小框的預(yù)測(cè)結(jié)果。為了避免以上情況發(fā)生，采用以下改良的度量函數(shù)：

[d（box，centroid）=1-IOU（box，centroid）] （2）

[IOU=Area of OverlapArea of Union] （3）

其中式（3）IoU（Intersection over Union）是兩個(gè)框面積區(qū)域的交集除以兩個(gè)框面積區(qū)域的并集。本文采用改進(jìn)后的K-means對(duì)UA-DETRAC數(shù)據(jù)集中抽取的8 209張數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類(lèi)，如圖3所示。

圖2 聚類(lèi)中心與平均IOU分布

在圖2中橫軸是聚類(lèi)中心個(gè)數(shù)，縱軸是平均IOU值。聚類(lèi)中心個(gè)數(shù)越多，平均IOU值也越大，但平均IOU值的增幅相應(yīng)減緩。在RFBNet模型中采用越多的anchor，其檢測(cè)性能將得到提升，但模型運(yùn)算時(shí)間也相應(yīng)增加。從圖2中可看出，當(dāng)聚類(lèi)中心為6時(shí)，平均IOU值增幅已逐漸放緩，因此在權(quán)衡模型運(yùn)行時(shí)間與準(zhǔn)確率兩方面后，本文設(shè)定RFBnet模型的anchor個(gè)數(shù)為6。

2.2 anchor數(shù)量?jī)?yōu)化

RFB網(wǎng)絡(luò)中采用6個(gè)不同尺度特征圖預(yù)測(cè)位置框，從而增強(qiáng)模型預(yù)測(cè)小位置框的能力，其中6個(gè)特征圖大小分別為38×38、19×19、10×10、5×5、3×3和1×1。從數(shù)據(jù)集中不放回地隨機(jī)抽樣1 000張照片放入RFB網(wǎng)絡(luò)中，同時(shí)從6個(gè)特征圖的預(yù)測(cè)結(jié)果中篩選出IOU大于0.5的預(yù)測(cè)框，接著將滿足以上條件的位置框畫(huà)在一個(gè)300*300的圖中，其中橫軸為位置框長(zhǎng)度，縱軸為位置框高度，不同顏色代表其由不同特征圖預(yù)測(cè)得到，如圖3所示。

通過(guò)統(tǒng)計(jì)6個(gè)特征圖預(yù)測(cè)結(jié)果，得到以下結(jié)論：①小目標(biāo)數(shù)量遠(yuǎn)多于大目標(biāo)數(shù)量，如圖3所示，左下角是小目標(biāo)分布圖，右上角是大目標(biāo)分布圖;②車(chē)輛檢測(cè)貢獻(xiàn)程度排序如下：P38>P19>P10>P5>P3>P1。從圖3中可明顯看出，不同特征圖負(fù)責(zé)檢測(cè)不同大小的車(chē)輛，同時(shí)大特征圖能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出更多車(chē)輛位置框。因?yàn)閍nchor數(shù)量越多，會(huì)相應(yīng)增大模型復(fù)雜度，因此可以通過(guò)減少低貢獻(xiàn)度特征圖的anchor個(gè)數(shù)以降低模型復(fù)雜度，從而降低模型浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算量，加快網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度。本文模型采用的anchor類(lèi)別個(gè)數(shù)如表1所示。

2.3 聚焦損失

以SSD為代表的“一步法”摒棄了候選框提取方式，而是直接預(yù)測(cè)類(lèi)別與框坐標(biāo)，以保證算法的實(shí)時(shí)性，但準(zhǔn)確率不如“二步法”。“一步法”準(zhǔn)確率低是因類(lèi)別數(shù)量失衡引起的，即負(fù)樣本個(gè)數(shù)遠(yuǎn)多于正樣本個(gè)數(shù)。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，大量的簡(jiǎn)單負(fù)樣本提供了無(wú)用信息，從而使模型訓(xùn)練無(wú)效。聚焦損失是在交叉熵?fù)p失基礎(chǔ)上引入α和β因子，以解決類(lèi)別數(shù)量失衡的問(wèn)題。

交叉熵?fù)p失是多分類(lèi)中最常用的算法函數(shù)。假設(shè)數(shù)據(jù)集中有n個(gè)樣本，類(lèi)別個(gè)數(shù)為C，同時(shí)背景作為一類(lèi)，總類(lèi)別個(gè)數(shù)為C+1，則交叉熵CE定義如下：

[CE=1ni=1nj=1C+1-y（i）jlog（p（x（i））j）] （4）

其中，y是真實(shí)類(lèi)別概率值，[p（x）]是預(yù)測(cè)類(lèi)別概率值。交叉熵?fù)p失中正負(fù)樣本地位平等，因此訓(xùn)練過(guò)程中容易使模型出現(xiàn)偏移，從而使模型訓(xùn)練無(wú)效。

對(duì)于類(lèi)別不平衡問(wèn)題，通過(guò)加入α以降低大數(shù)量類(lèi)別的影響。

[CE=1ni=1nj=1C+1-？jy（i）jlog（p（x（i））j）] （5）

對(duì)于難檢測(cè)樣本，在原有基礎(chǔ)上加入[β]因子，公式如下：

[β（i）j=（1-p（x（i））j）γ] （6）

其中[γ]是一個(gè)可調(diào)節(jié)的超參數(shù)，[β]因子的作用是減少簡(jiǎn)單樣本的損失權(quán)重，從而使模型能專(zhuān)注于對(duì)難檢測(cè)樣本的訓(xùn)練，以避免大量簡(jiǎn)單負(fù)樣本使模型訓(xùn)練失效的問(wèn)題。焦點(diǎn)損失FL公式定義如下：

[CE=1ni=1nj=1C+1-？jβ（i）jy（i）jlog（p（x（i））j）] （7）

本文將焦點(diǎn)損失方法應(yīng)用于RFBnet中，并測(cè)試不同[α]與[γ]對(duì)模型的影響。

2.4 骨架網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

深度學(xué)習(xí)在圖像分類(lèi)、檢測(cè)等任務(wù)中顯示出巨大優(yōu)勢(shì)，但是隨著模型準(zhǔn)確率的提高，也導(dǎo)致計(jì)算量與存儲(chǔ)空間消耗大幅提升。對(duì)于卡口車(chē)輛檢測(cè)，要保證任務(wù)的實(shí)時(shí)性，需要降低模型計(jì)算量，以達(dá)到去除冗余計(jì)算與提高檢測(cè)模型速度的目標(biāo)。本文采用谷歌團(tuán)隊(duì)推出的mobileNet對(duì)RFB基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改良，從而使模型參數(shù)量大大下降。該網(wǎng)絡(luò)使用depthwise卷積與點(diǎn)卷積代替標(biāo)準(zhǔn)的3D卷積，以減少卷積操作的計(jì)算量。RFB-mobilenet骨架網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如表2所示。

本文從骨架模型參數(shù)量、浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算量與模型大小幾方面進(jìn)行對(duì)比，可看出RFB-Mobilenet比RFB-VGG16更節(jié)省空間，且計(jì)算量更少，如表3所示。

表3 兩種骨架網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)與計(jì)算量

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 數(shù)據(jù)集

本文采用的UA-DETRAC數(shù)據(jù)集由北京和天津不同地區(qū)的24個(gè)監(jiān)控視頻組成，總幀數(shù)超過(guò)14萬(wàn)，圖片像素為960×540。由于每幀之間相似度較高，本文每隔一定幀數(shù)采集1張圖片，共采集圖片8 209張，其中70%用于模型訓(xùn)練，即訓(xùn)練集有5 747張，測(cè)試集有2 462張。

3.2 模型訓(xùn)練

所有模型采用Pytorch框架實(shí)現(xiàn)，在Nvidia1060上訓(xùn)練200個(gè)周期，并采用相同的學(xué)習(xí)率和優(yōu)化器等訓(xùn)練策略。優(yōu)化器采用RMSProp，動(dòng)量因子為0.9，同時(shí)初始學(xué)習(xí)率為0.001，每隔60個(gè)eopch乘以0.1。在訓(xùn)練過(guò)程中，每一次迭代過(guò)程先隨機(jī)采集32張圖片，統(tǒng)一縮放到300*300，然后經(jīng)過(guò)水平翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪與色彩變化等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文采用AP（Average Precision）作為模型預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)，該評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合考慮了召回率和準(zhǔn)確率，將預(yù)測(cè)框與位置框的IOU閾值設(shè)定為0.5。在模型訓(xùn)練過(guò)程中引入焦點(diǎn)損失方法，并測(cè)試不同α與[γ]對(duì)模型的影響，如表4所示。當(dāng)a=0.25，[γ]=1時(shí)，AP值最高。

表4 不同α和y測(cè)試結(jié)果

在模型測(cè)試時(shí)，每次只處理一張圖片，將測(cè)試集中所有圖片處理時(shí)間的平均值作為模型處理速度指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不影響監(jiān)測(cè)速度的情況下，模型性能獲得了一定提升。采用焦點(diǎn)損失后REBNet的AP值相比原模型提高了0.47%，同時(shí)采用焦點(diǎn)損失與改進(jìn)框后RFBNet的AP值相比原模型提高了3.2%。采用改進(jìn)骨架網(wǎng)絡(luò)的RFB_mobileNet模型在犧牲部分性能的情況下，處理速度為RFB_VGG16的1.62倍，能更好地處理需要實(shí)時(shí)運(yùn)行的任務(wù)。

表5 各模型在UA-DETRAC數(shù)據(jù)集上測(cè)試結(jié)果

4 結(jié)語(yǔ)

本文將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于視頻監(jiān)控的車(chē)輛檢測(cè)中，在REBNet檢測(cè)模型基礎(chǔ)上通過(guò)聚類(lèi)算法找到合適的anchor，引入焦點(diǎn)損失方法以減緩樣本失衡問(wèn)題，并基于mobilenet改進(jìn)骨架網(wǎng)絡(luò)，從而解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下車(chē)輛檢測(cè)的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的RFB_VGG16模型在不影響監(jiān)測(cè)速度的情況下，其性能得到了一定提升，而RFB_mobileNet在犧牲部分性能的情況下，處理速度得到了顯著提升。同時(shí)，本文研究也為后續(xù)車(chē)輛識(shí)別（品牌、顏色、類(lèi)型等）、車(chē)輛跟蹤與車(chē)流分道統(tǒng)計(jì)等工作奠定了基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1] LIU W， ANGUELOV D， ERHAN D， et al. SSD： single shot multibox detector[C]. European Conference on Computer Vision，2016：21-37.

[2] REDMON J，F(xiàn)ARHADI A. YOLO9000： better， faster， stronger[C]. Honolulu：2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR），2016.

[3] REDMON J，F(xiàn)ARHADI A. YOLOv3： an incremental improvement[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1804.02767.

[4] REDMON J，DIVVALA S，GIRSHICK R， et al. You only look once： unified， real-time object detection[C]. Computer Vision and Pattern Recognition，2016：779-788.

[5] GIRSHICK R. Fast R-CNN[J]. Computer Science， 2015：1440-1448.

[6] REN S，HE K，GIRSHICK R，et al. Faster R-CNN： towards real-time object detection with region proposal networks[C]. International Conference on Neural Information Processing Systems，2015：91-99.

[7] HE K，GKIOXARI G，DOLLáR P，et al. Mask R-CNN[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence，2017，99：1.

[8] LIU S，HUANG D，WANG Y. Receptive field block net for accurate and fast object detection[C].Computer Vision-ECCV，2018：404-419.

[9] LIN T Y， GOYAL P， GIRSHICK R， et al. Focal loss for dense object detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence，2017， 99： 2999-3007.

[10] HOWARD A G， ZHU M， CHEN B， et al. MobileNets： efficient convolutional neural networks for mobile vision applications[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1704.04861.

[11] FU C Y，LIU W，RANGA A，et al. DSSD： deconvolutional single shot detector[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1701.06659.

[12] ZHANG S，WEN L，BIAN X，et al. Single-shot refinement neural network for object detection[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1711.06897.

[13] 劉操，鄭宏，黎曦，等. 基于多通道融合HOG特征的全天候運(yùn)動(dòng)車(chē)輛檢測(cè)方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2015， 40（8）： 1048-1053.

[14] 宋曉琳，鄔紫陽(yáng)，張偉偉. 基于陰影和類(lèi)Haar特征的動(dòng)態(tài)車(chē)輛檢測(cè)[J]. 電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2015，29（9）： 1340-1347.

[15] LI Z，ZHOU F. FSSD： feature fusion single shot multibox detector[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1712.00960v1.

[16] IANDOLA F， MOSKEWICZ M， KARAYEV S， et al. DenseNet： implementing efficient ConvNet descriptor pyramids[J]. Eprint Arxiv，2014.

[17] SZEGEDY C，LIU W， JIA Y， et al. Going deeper with convolutions[DB/OL]. http：//arxiv.org/abs/1409.4842.

[18] IOFFE S， SZEGEDY C. Batch normalization： accelerating deep network training by reducing internal covariate shift[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1502.03167.

[19] SZEGEDY C，VANHOUCKE V，IOFFE S，et al. Rethinking the inception architecture for computer vision[C]. In：Computer Vision and Pattern Recognition，2016：2818-2826.

[20] SZEGEDY C，IOFFE S，VANHOUCKE V. Inception-v4， inception-ResNet and the impact of residual connections on learning[DB/OL]. https：//arxiv.org/abs/1602.07261.

（責(zé)任編輯：黃 健）