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摘要 - 这项实验研究探讨了Mobilenet及其在物体分类范围内的三种变体在不同照明下进行对象检测的能力。我们的研究对“汽车对象检测”数据集的每个模型进行训练，并调整了照明，天气状况以及城市或农村环境，这些模型更准确地代表了现实生活。我们概述了对培训期间所使用的体系结构和方法的特定更改，旨在提高不同环境的适应性，同时保持准确性。因此，这项工作取得了显着的结果，并且我们表现最佳的算法根据在各种环境条件下进行的测试获得了97％的验证精度评级。通过轻巧的卷积网络进行对象检测，很明显，这种类型不仅有效，而且是资源效率的，因此适用于需要有限资源实时操作的动态设置。
评估Mobilenet模型的现实应用应用功效
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