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基于神经网络的、改进的YOLOv3目标检测算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.57 MB | 2021-04-01

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　　针对复杂交通场景中的小尺度车辆检测问题，提出改进的 YOLOV3目标检测方法（ S-YOLOV3）。使用Resnet网络优化YoLo巧3的 Darknet53特征提取结构，采用特征金字塔网络获取目标的4个尺度特征以融合浅层特征和深层特征信息，并根据检测目标的大小调整损失函数的影响权重，从而增强小目标及相互遮挡物体的检测效果。在 KITTI数据集上的实验结果表明，S- YOLOV3方法的检测速度和平均精度均值分别为52.45 frame/s和93.30%，相比 YOLOV3方法在保证小目标检测实时性的同时具有更高的检测精度。

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