【摘 要】
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在目标检测任务中不同目标间尺寸差异较大,导致多尺寸目标难以被有效检测。基于YOLOv3提出BR-YOLOv3目标检测网络。利用空洞卷积提升网络层感受野尺寸的特性,使用不同数量、尺寸、膨胀率的卷积构建多层并行的空洞感受野模块。通过双向特征金字塔结构实现浅深层特征的双向融合,提升浅层预测分支分类、深层预测分支目标定位能力。使用LOSS_(GIOU)定位损失函数实现目标回归过程整体化,从而降低目标漏检率
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41671345)。
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在目标检测任务中不同目标间尺寸差异较大,导致多尺寸目标难以被有效检测。基于YOLOv3提出BR-YOLOv3目标检测网络。利用空洞卷积提升网络层感受野尺寸的特性,使用不同数量、尺寸、膨胀率的卷积构建多层并行的空洞感受野模块。通过双向特征金字塔结构实现浅深层特征的双向融合,提升浅层预测分支分类、深层预测分支目标定位能力。使用LOSS_(GIOU)定位损失函数实现目标回归过程整体化,从而降低目标漏检率。实验结果表明,BR-YOLOv3目标检测网络在Pascal VOC测试集上的测试平均精度均值达到79.
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