【摘 要】
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针对YOLOv3检测算法的深层特征不明显,提出基于YOLOv3目标检测的深层特征增强算法,一是在backbone中引入可变形卷积(Deformable Convolutional Networks),对于不同大小、不同形状的目标,可变形卷积核的采样区域会发生位移,实现自适应采样,以提高深层特征的准确度;二是采用改进的CARAFE(Content-Aware Reassembly of Featur
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.U1903213);
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针对YOLOv3检测算法的深层特征不明显,提出基于YOLOv3目标检测的深层特征增强算法,一是在backbone中引入可变形卷积(Deformable Convolutional Networks),对于不同大小、不同形状的目标,可变形卷积核的采样区域会发生位移,实现自适应采样,以提高深层特征的准确度;二是采用改进的CARAFE(Content-Aware Reassembly of Features)方法代替YOLOv3中的上采样,使得上采样时拥有更大的感受野,得到的深层特征更加丰富;三是在特征金字塔结构中融合CBAM(Convolutional Block Attention Module)的分离模块,使浅层的位置信息和深层的语义信息能够更合理的融合,减少冗余,实现特征增强。在PASCAL VOC2007测试集上的mAP达到77.4%(IOU=0.5),相比于YOLOv3算法提高了0.9%。
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