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| 基于改进YOLOv3的道路目标检测 | |
| 作者姓名： | 张琛 张玉安 孟乔 |
| 作者单位： | 青海大学计算机技术与应用系,青海西宁810016;青海大学计算机技术与应用系,青海西宁810016;青海大学计算机技术与应用系,青海西宁810016 |
| 基金项目： | 青海省科技厅项目;青海大学中青年科研项目 |
| 摘 要： | 针对YOLOv3在道路目标检测中检测速度较慢以及小目标物体检测召回率低的问题,文中提出了一种基于YOLOv3改进后的道路目标检测网络YOLO-R.将YOLOv3原有的3个特征尺度增至4个,从而降低小目标物体的漏检率;利用K-Means目标框聚类得到新的道路目标检测候选框,进而提高了检测的精度;通过进行稀疏训练,并对稀疏... |
| 关 键 词： | 目标检测 YOLOv3 多尺度融合 K-Means目标框聚类 正则化 |
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