【摘 要】
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针对yolov3算法应用于车辆类型检测中速度较快但精度相对较低的问题,提出在原始yolov3算法中使用GIoU代替均方差损失函数作为边界框回归损失函数,在边界框置信度损失函数中融
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针对yolov3算法应用于车辆类型检测中速度较快但精度相对较低的问题,提出在原始yolov3算法中使用GIoU代替均方差损失函数作为边界框回归损失函数,在边界框置信度损失函数中融入focal loss损失函数两种损失函数改进方法。实验结果表明改进后的yolov3模型在保持速度不变的情况下精度得到显著提升,在交通车型数据集中mAP值相比原始yolv3模型上升了3.62%,具有一定优势。
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