Veri-Car: 面向开放世界的车辆信息检索
计算机视觉与模式识别
2025-05-13 v4
摘要
许多工业和服务行业需要从图像中提取车辆特征的工具。由于噪声种类繁多、类别数量大，以及新车型不断涌入市场，这一任务尤为复杂。本文提出了 Veri-Car，一种为此任务设计的信息检索集成方法。它利用监督学习技术准确识别车辆的品牌、类型、型号、年份、颜色和车牌。该方法还通过采用预训练模型和层次化多相似度损失，处理开放世界问题，即新车型和变体不断出现的挑战。Veri-Car 在对 seen 和 unseen 数据进行分类时表现出色，实现了高精度和高准确率。此外，它集成了 ensemble 车牌检测和 OCR 模型，能以惊人的准确率提取车牌号码。
引用
@article{arxiv.2411.06864,
title = {Veri-Car: Towards Open-world Vehicle Information Retrieval},
author = {Andrés Muñoz and Nancy Thomas and Annita Vapsi and Daniel Borrajo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06864},
year = {2025}
}