【摘 要】
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针对YOLO v3算法在检测货车车轮中准确度不高的问题,提出一种改进YOLO v3算法的货车车轮检测方法。利用K-means算法对数据集进行聚类,实现先验框的自定义,从而使之符合特定物体的尺寸;采用Loss_(CIOU)和Mish激活函数提高精度并应用在货车车轮识别中进行验证。实验结果表明:改进后的mAP提高了6.67%,漏检率降低了36.34%。
【基金项目】
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山西省研究生教育改革研究课题(2018JG73),太原科技大学创新创业计划训练项目(XJ2020033),国家级大学生创新创业计划训练项目(202010109012),山西省研究生教育创新项目(2020SY421)。
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针对YOLO v3算法在检测货车车轮中准确度不高的问题,提出一种改进YOLO v3算法的货车车轮检测方法。利用K-means算法对数据集进行聚类,实现先验框的自定义,从而使之符合特定物体的尺寸;采用Loss_(CIOU)和Mish激活函数提高精度并应用在货车车轮识别中进行验证。实验结果表明:改进后的mAP提高了6.67%,漏检率降低了36.34%。
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