【摘 要】
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提出一种基于改进YOLOv3算法的一类运动目标检测算法.为进一步提高YOLOv3的检测精度,采用基于DIoU优化的边界框回归损失函数进行计算;优化非极大值抑制,有效减少了目标框重叠的现象,提高检测精度;针对运动目标检测,提出一种基于目标框多中心点位移的检测算法.经UA-DETRAC数据集上的实验表明,改进后的算法在提高检测精度的同时保证了较快的速度,准确率和召回率相比原始YOLOv3分别提高了8.07％和3.87％,对运动目标的检测速度可达20 fps/s,可满足实时检测的要求.
【机 构】
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南京师范大学电气与自动化工程学院,江苏 南京210023
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提出一种基于改进YOLOv3算法的一类运动目标检测算法.为进一步提高YOLOv3的检测精度,采用基于DIoU优化的边界框回归损失函数进行计算;优化非极大值抑制,有效减少了目标框重叠的现象,提高检测精度;针对运动目标检测,提出一种基于目标框多中心点位移的检测算法.经UA-DETRAC数据集上的实验表明,改进后的算法在提高检测精度的同时保证了较快的速度,准确率和召回率相比原始YOLOv3分别提高了8.07％和3.87％,对运动目标的检测速度可达20 fps/s,可满足实时检测的要求.
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