| 基于改进YOLOv3的单阶段目标检测算法 |
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| 引用本文： | 刘建男,聂凯.基于改进YOLOv3的单阶段目标检测算法[J].电光与控制,2021,28(9):30-33,69. |
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| 作者姓名： | 刘建男 聂凯 |
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| 作者单位： | 中国人民解放军92124部队,辽宁大连 116000 |
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| 摘 要： | 针对目标检测领域对高检测精度和高检测速度共存的需求,提出了一种单阶段目标检测算法即性能平衡的YOLO算法(B-YOLO),该算法首先引入空间注意力机制,利用多尺度最大池化层增大感受野范围;然后采用跨阶段局部连接结构和直通层优化主干网络结构,改善计算效率;最后在多尺度检测结构中增加自下而上的路径,并使用拼接操作进行横向连接,融合深层语义信息和浅层位置信息.实验结果表明,该算法在精度和速度之间取得了较好的平衡.
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| 关 键 词： | 目标检测 深度卷积神经网络 YOLOv3算法 单阶段 空间注意力机制 多尺度检测 |
One-Stage Object Detection Algorithm Based on Improved YOLOv3 |
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| LIU Jiannan,NIE Kai.One-Stage Object Detection Algorithm Based on Improved YOLOv3[J].Electronics Optics & Control,2021,28(9):30-33,69. |
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| Authors: | LIU Jiannan NIE Kai |
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