【摘 要】
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针对目标检测算法在实际应用中速度仍需提高的问题,提出一种改进的YOLOv3算法.通过将多层次特征金字塔网络嵌入到YOLOv3算法中的DarkNet-53网络,解决了由实际检测对象尺度差
【机 构】
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沈阳航空航天大学电子与信息工程学院,国家电网辽阳供电公司信息通信分公司
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金资助项目(201602556)
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针对目标检测算法在实际应用中速度仍需提高的问题,提出一种改进的YOLOv3算法.通过将多层次特征金字塔网络嵌入到YOLOv3算法中的DarkNet-53网络,解决了由实际检测对象尺度差异引起的误差问题,既增加了输出特征的尺度,又加深了网络层数;并针对损失函数中的激活函数零均值、梯度消失等问题,提出了一种新的激活函数.实验结果表明,改进的YOLOv3算法可以更好地对多尺度目标进行检测,提高了检测速度和准确性,并在硬件上实现时具有较为高效的性能表现.
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