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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于改進(jìn)YOLOv3的行人車輛目標(biāo)檢測算法

      基于改進(jìn)YOLOv3的行人車輛目標(biāo)檢測算法

      2021-05-31 | pdf | 3.69 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對YOIO3（ you only look once version3）對中小目標(biāo)檢測效果不理想的問題，提出改進(jìn)算法DX-YOLO（ denselyResnext with yolo3）。首先對YOO3的特征提取網(wǎng)絡(luò)υ arket-53進(jìn)行改進(jìn)，使用 ReneⅪt殘差模塊替換原有殘差模塊，優(yōu)化了卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);受 Densener的啟發(fā)，在υ arket-53中引入密集連接，實現(xiàn)了特征重用，提高了提取特征的效率;根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點，利用K- means算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度聚類，獲得合適的預(yù)選框。在行人車輛教據(jù)集 Udacity上進(jìn)行實驗，結(jié)果表明ⅠX-YOLO算法與YOIO3相比，平均準(zhǔn)確率（ mean average precision，mAP）提升了3.42%;特別地，在中等目標(biāo)和小目標(biāo)上的平均精度（ average precision，AP）分別提升了2.74%和5.98%。

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