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摘 要：智能交通系統(tǒng)可以通過算法預(yù)警、實時調(diào)度等方式減少車輛擁堵以及交通事故的發(fā)生率，而實現(xiàn)各類預(yù)警以及調(diào)度功能的基礎(chǔ)在于對車輛軌跡的檢測準(zhǔn)確，檢測的好壞會影響到智能交通系統(tǒng)的決策，因此對于采用何種算法來進(jìn)行車輛檢測，要給予足夠的重視度。鑒于此，將梳理基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測算法，將傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法與基于深度學(xué)習(xí)的兩階段、單階段以及基于Transformer的算法進(jìn)行全面的、綜合化的對比。（剩余5600字）
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基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測算法研究綜述
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