【摘 要】
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针对无人机视角下浮标成像尺寸小、分辨率低导致识别率低的问题,在YOLOv3的基础上提出了基于非对称卷积与双支路特征增强的水面浮标识别算法(ACB-DSE-YOLOv3)。首先使用非对称卷积替换特征提取网络中的标准方形卷积,在标准方形卷积提取特征信息的基础上叠加2个不同维度的非对称卷积所提取的特征信息,使模型能够在特征提取阶段获取更充分的特征信息;其次在特征提取网络中引入基于SENet改进的双支路特
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学信息科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762030),广西自然科学基金(2019GXNSFFA245007,2018GXNSFDA281013),广西科技计划(桂科AA18242021,AB19110050,AA19110044,ZY19183005,AB20238033),广西高校中青年教师基础能力提升计划(2021KY1654)。
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针对无人机视角下浮标成像尺寸小、分辨率低导致识别率低的问题,在YOLOv3的基础上提出了基于非对称卷积与双支路特征增强的水面浮标识别算法(ACB-DSE-YOLOv3)。首先使用非对称卷积替换特征提取网络中的标准方形卷积,在标准方形卷积提取特征信息的基础上叠加2个不同维度的非对称卷积所提取的特征信息,使模型能够在特征提取阶段获取更充分的特征信息;其次在特征提取网络中引入基于SENet改进的双支路特征增强模块,扩大感受野范围,获取更加丰富的语义特征信息,增强图像有效特征信息的表达能力,抑制无效特征。最
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