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工业零件图像的改进YOLOv3目标识别算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.07 MB | 2021-05-19

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　　为准确识别工业图像中的目标零件，提出一种改进的YOLOⅤ3目标识别算法。结合K- means聚类与粒子群优化算法进行锚框计算，以降低初始点对聚类结果的影响，加快算法收敛速度。同时在 YOLOV3网络 shortcut层嵌入Senet结构，得到SE- YOLOV3网络。对零件图像进行数据增强并加入零件标注，制作包含10816张图片的样本集，用于算法训练和测试。实验结果表明，该算法能够获得平均交并比为83.01%的锚框，当样本图像存在较多残缺零件干扰时， YOLOV3存在将背景识别为零件的情况，其查准率与查全率分别为和97.51%，而 SE- YOLOV3能有效减少假正例数量，其查准率与查全率分别为90.39%和93.25%。

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jf_11053711 03-26
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