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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、改進的YOLOv3目標檢測算法

      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(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)獲取目標的4個尺度特征以融合淺層特征和深層特征信息，并根據(jù)檢測目標的大小調(diào)整損失函數(shù)的影響權(quán)重，從而增強小目標及相互遮擋物體的檢測效果。在 KITTI數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)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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