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一种基于YOLOv的行人车辆目标检测算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.69 MB | 2021-04-16

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　　针对YOLO3（ you only look once version3）对中小目标检测效果不理想的问题，提出改进算法DX-YOLO（ denselResnext with Yolo3）。首先对YOO3的特征提取网络 Darknet53进行改进，使用 ReneⅪt残差模块替换原有残差模块，优化了卷积网络结构;受 Densener的启发，在υ Darknet-53中引入密集连接，实现了特征重用，提高了提取特征的效率;根据数抉集的特点，利用 K-means算法对数据集进行维度聚类，获得合适的预选框。在行人车辆数据集 Audacity上进行实验，结果表DX-YOLO算法与YOL03相比，平均准确率（ mean average precision，mAP）提升了3.42%;特别地，在中等目标和小目标上的平均精度（ average precision，AP）分别提升了2.74%和5.98%。

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