【摘 要】
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为了解决员工在岗状态的实时监测和管理问题,提出了一种改进YOLOv3的目标检测算法,ILF-YOLOv3(Improve Loss and Feature-YOLOv3).首先,使用二分交叉熵损失函数和添加制衡权重参数的方式对YOLOv3算法的损失函数进行改进;然后,增加了模型多尺度特征检测模块的特征融合密度;最后,针对采样数据集单一性的问题,采用生成式对抗网络对其进行定向增强。实验结果表明,改进
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为了解决员工在岗状态的实时监测和管理问题,提出了一种改进YOLOv3的目标检测算法,ILF-YOLOv3(Improve Loss and Feature-YOLOv3).首先,使用二分交叉熵损失函数和添加制衡权重参数的方式对YOLOv3算法的损失函数进行改进;然后,增加了模型多尺度特征检测模块的特征融合密度;最后,针对采样数据集单一性的问题,采用生成式对抗网络对其进行定向增强。实验结果表明,改进后的算法在自制的StaffSData-Strong数据集上mAP值提高了7.9%,召回率提高了14%.
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