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發(fā)視頻基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、改進(jìn)的YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法
2021-04-01 |
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資料介紹
針對(duì)復(fù)雜交通場(chǎng)景中的小尺度車(chē)輛檢測(cè)問(wèn)題，提出改進(jìn)的 YOLOV3目標(biāo)檢測(cè)方法（ S-YOLOV3）。使用Resnet網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化YoLo巧3的 Darknet53特征提取結(jié)構(gòu)，采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的4個(gè)尺度特征以融合淺層特征和深層特征信息，并根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)的大小調(diào)整損失函數(shù)的影響權(quán)重，從而增強(qiáng)小目標(biāo)及相互遮擋物體的檢測(cè)效果。在 KITTI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，S- YOLOV3方法的檢測(cè)速度和平均精度均值分別為52.45 frame/s和93.30%，相比 YOLOV3方法在保證小目標(biāo)檢測(cè)實(shí)時(shí)性的同時(shí)具有更高的檢測(cè)精度。
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