資料介紹
針對(duì)YOIO3( you only look once version3)對(duì)中小目標(biāo)檢測(cè)效果不理想的問(wèn)題,提出改進(jìn)算法DX-YOLO( denselyResnext with yolo3)。首先對(duì)YOO3的特征提取網(wǎng)絡(luò)υ arket-53進(jìn)行改進(jìn),使用 ReneⅪt殘差模塊替換原有殘差模塊,優(yōu)化了卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);受 Densener的啟發(fā),在υ arket-53中引入密集連接,實(shí)現(xiàn)了特征重用,提高了提取特征的效率;根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn),利用K- means算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度聚類,獲得合適的預(yù)選框。在行人車(chē)輛教據(jù)集 Udacity上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明ⅠX-YOLO算法與YOIO3相比,平均準(zhǔn)確率( mean average precision,mAP)提升了3.42%;特別地,在中等目標(biāo)和小目標(biāo)上的平均精度( average precision,AP)分別提升了2.74%和5.98%。
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