| 一种多尺度YOLOv3的道路场景目标检测算法 |
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| 引用本文： | 郁强,王宽,王海. 一种多尺度YOLOv3的道路场景目标检测算法[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2021, 42(6): 628-633,641. DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2021.06.002 |
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| 作者姓名： | 郁强 王宽 王海 |
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| 作者单位： | 上海汽车集团股份有限公司商用车技术中心,上海200438;江苏大学 汽车与交通工程学院,江苏 镇江 212013 |
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| 摘 要： | 针对在自然交通场景中道路不同种类目标的边界框大小差异巨大,现有实时算法YOLOv3无法很好地平衡大、小目标的检测精度等问题,重新设计了YOLOv3目标检测算法的特征融合模块,进行多尺度特征拼接,对检测模块进行改进设计,新增2个面向小目标的特征输出模块,得到一种新的具有5个检测尺度的道路目标多尺度检测方法YOLOv3_5d.结果表明:改进后的YOLOv3_5 d算法在通用自动驾驶数据集BDD100 K上的检测平均精度为0.5809,相较于原始YOLOv3的检测平均精度提高了0.0820,检测速度为45.4帧·s-1,满足实时性要求.
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| 关 键 词： | 道路多目标检测 卷积神经网络 深度学习 YOLOv3 多尺度检测 |
A multi-scale YOLOv3 detection algorithm of road scene object |
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| YU Qiang,WANG Kuan,WANG Hai. A multi-scale YOLOv3 detection algorithm of road scene object[J]. Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition, 2021, 42(6): 628-633,641. DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2021.06.002 |
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| Authors: | YU Qiang WANG Kuan WANG Hai |
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