基于You Only Look Once v2优化算法的车辆实时检测 |
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引用本文: | 王楷元,韩晓红.基于You Only Look Once v2优化算法的车辆实时检测[J].济南大学学报(自然科学版),2020,34(5). |
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作者姓名: | 王楷元 韩晓红 |
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作者单位: | 太原理工大学 机械与运载工程学院,山西太原 030024;太原理工大学 大数据学院,山西太原 030024 |
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摘 要: | 针对基于You Only Look Once v2算法的目标检测存在精度低及稳健性差的问题,提出一种车辆目标实时检测的You Only Look Once v2优化算法;该算法以You Only Look Once v2算法为基础,通过增加网络深度,增强特征提取能力,同时,通过添加残差模块,解决网络深度增加带来的梯度消失或弥散问题;该方法将网络结构中低层特征与高层特征进行融合,提升对小目标车辆的检测精度。结果表明,通过在KITTI数据集上进行测试,优化后的算法在检测速度不变的情况下,提高了车辆目标检测精度,平均精度达到0.94,同时提升了小目标检测的准确性。
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关 键 词: | 深度学习 车辆检测 You Only Look Once v2算法 残差模块 特征融合 |
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