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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于神經網絡的、改進的YOLOv3目標檢測算法

      基于神經網絡的、改進的YOLOv3目標檢測算法

      2021-04-01 | rar | 3.57 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對復雜交通場景中的小尺度車輛檢測問題，提出改進的 YOLOV3目標檢測方法（ S-YOLOV3）。使用Resnet網絡優化YoLo巧3的 Darknet53特征提取結構，采用特征金字塔網絡獲取目標的4個尺度特征以融合淺層特征和深層特征信息，并根據檢測目標的大小調整損失函數的影響權重，從而增強小目標及相互遮擋物體的檢測效果。在 KITTI數據集上的實驗結果表明，S- YOLOV3方法的檢測速度和平均精度均值分別為52.45 frame/s和93.30%，相比 YOLOV3方法在保證小目標檢測實時性的同時具有更高的檢測精度。

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