【摘 要】
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文章基于YOLOv4进行了蛇类检测.在谷歌的Open Image数据集中下载已标注蛇类图片,使用谷歌的Colab平台进行实验,在Darknet框架下对网络模型进行训练.经对比,YOLOv4的最终性能高于常见的onestage检测算法,相近准确度下速度快于twostage检测算法.最终结果显示,YOLOv4在识别蛇类图像时准确度达95.55%,平均检测时间为37 ms,帧处理速率达27FPS(帧/秒).该检测速度和检测精度满足大部分背景下蛇类检测的需求,使蛇类检测与识别具备了可行性.
【机 构】
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四川大学锦城学院 计算机与软件学院,四川 成都 611731
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文章基于YOLOv4进行了蛇类检测.在谷歌的Open Image数据集中下载已标注蛇类图片,使用谷歌的Colab平台进行实验,在Darknet框架下对网络模型进行训练.经对比,YOLOv4的最终性能高于常见的onestage检测算法,相近准确度下速度快于twostage检测算法.最终结果显示,YOLOv4在识别蛇类图像时准确度达95.55%,平均检测时间为37 ms,帧处理速率达27FPS(帧/秒).该检测速度和检测精度满足大部分背景下蛇类检测的需求,使蛇类检测与识别具备了可行性.
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