【摘 要】
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为解决船舶图像与视频检测算法识别率低、实时性差的问题,提出基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测方法。结合YOLOv2特征提取层和YOLOv3的特征金字塔网络(feature pyra
【机 构】
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上海海事大学商船学院,中国船舶重工集团公司第七一一研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403250)
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为解决船舶图像与视频检测算法识别率低、实时性差的问题,提出基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测方法。结合YOLOv2特征提取层和YOLOv3的特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)层思想设计新的网络结构,验证不同激活函数效果,采用聚类算法设计锚框大小。实验表明,相比于YOLO系列网络,本文的方法在船舶图像与视频检测中效果更好,在测试集上平均精度均值为0.9209,召回率为0.9818,平均交并比为0.7991,在视频检测中每秒钟检测的帧数为78~80。为港口船舶智能管
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