【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉领域的一个重要问题之一,近年来随着深度学习的不断发展,基于深度学习的目标检测算法越来越受到广泛的关注。在近年来较新的目标检测算法中,选用YOLOv3(You Only Look Once v3)算法,并在其基础上为进一步提高检测精度,再增加一个特征尺度,与其他特征尺度进行特征融合,并使用k-means聚类重新确定锚框,同时增加一定的网络层数。实验在PASCAL VOC数据集完
【机 构】
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华中师范大学,湖北武汉430079
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目标检测作为计算机视觉领域的一个重要问题之一,近年来随着深度学习的不断发展,基于深度学习的目标检测算法越来越受到广泛的关注。在近年来较新的目标检测算法中,选用YOLOv3(You Only Look Once v3)算法,并在其基础上为进一步提高检测精度,再增加一个特征尺度,与其他特征尺度进行特征融合,并使用k-means聚类重新确定锚框,同时增加一定的网络层数。实验在PASCAL VOC数据集完成,实验结果表明,改进的YOLOv3算法检测精度和召回率达到了75.3%和98.1%,较原算法分别提高了
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