【摘 要】
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目标检测YOLOv4算法具有一定的通用性,能够开发的目标识别系统比较广泛,但由于先验框是基于COCO数据集,对于不同模型所需的训练时长存在差异。笔者以学生课堂姿态识别系统为背景,探究了YOLOv4目标检测算法通过两种K-means聚类算法改变先验框尺寸对其课堂姿态识别模型训练召回率和精确率,以及对训练速度的影响。
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目标检测YOLOv4算法具有一定的通用性,能够开发的目标识别系统比较广泛,但由于先验框是基于COCO数据集,对于不同模型所需的训练时长存在差异。笔者以学生课堂姿态识别系统为背景,探究了YOLOv4目标检测算法通过两种K-means聚类算法改变先验框尺寸对其课堂姿态识别模型训练召回率和精确率,以及对训练速度的影响。
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