【摘 要】
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针对YOLOv3在野生动物视频目标检测领域中,存在的前后视频帧同区域关系难以描述的缺点,提出了Context-aware YOLO模型。该模型使用互信息熵对相邻帧的图像相似度进行量化,根
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(No.61702063);重庆市基础科学与前言技术研究重点专项(No.cstc2017jcyjBX0059)
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针对YOLOv3在野生动物视频目标检测领域中,存在的前后视频帧同区域关系难以描述的缺点,提出了Context-aware YOLO模型。该模型使用互信息熵对相邻帧的图像相似度进行量化,根据量化结果拟合出帧融合的相关因子,并使用相关因子对视频前后帧的特征图进行线性迭代融合;引入直方图均衡计算相似度的方法,判断"镜头切换"的情况,以确定特征图融合的临界条件。实验结果表明,Context-aware YOLO模型相对于YOLOv3模型F1值提升了2.4%,平均准确率(mAP)提升了4.71%
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