【摘 要】
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目标检测任务的目标是由输入图像得到图像中目标的位置和类别。为了提高目标检测任务的检测性能,本文基于一阶段算法中的YOLO-v3算法提出改进YOLO-v3算法。改进后的YOLO-v3算法在图像特征提取模块仍然应用YOLO-v3算法的Darknet-53网络;在目标预测模块中,分别将中等尺度输出和大尺度输出网络中的5个DBL模块换为“三合一”网络。“三合一”网络包含了上采样以及两个卷积操作,且能够融合
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目标检测任务的目标是由输入图像得到图像中目标的位置和类别。为了提高目标检测任务的检测性能,本文基于一阶段算法中的YOLO-v3算法提出改进YOLO-v3算法。改进后的YOLO-v3算法在图像特征提取模块仍然应用YOLO-v3算法的Darknet-53网络;在目标预测模块中,分别将中等尺度输出和大尺度输出网络中的5个DBL模块换为“三合一”网络。“三合一”网络包含了上采样以及两个卷积操作,且能够融合上采样以及两个卷积操作后的特征信息。“三合一”网络不仅网络结构简单,且经该网络融合后的特征包含了丰富的语义信息以及图像细节信息,帮助网络识别图像中的小目标,达到提升网络性能的目的。改进YOLO-v3算法应用PASCAL VOC和MS COCO数据库进行实验,实验表明,改进后YOLO-v3算法在网络结构变简单的前提下,也具有较高的目标检测性能。
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