【摘 要】
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导弹仓库目标种类繁多,数量较大,将计算机视觉技术应用到导弹仓库内可增强对弹库的管控。当前基于深度学习的目标检测算法已经成为目标检测技术的主流,具有代表性的是YOLOV3算法,但其在检测高分辨率图像中的小尺寸物体精度较差。为了进一步提升YOLOV3算法的检测性能,以密集连接网络(DenseNet)优化原DarkNet53网络结构,使得网络提取特征的能力得以增强;以soft-NMS算法替换原NMS算法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51605487)。
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导弹仓库目标种类繁多,数量较大,将计算机视觉技术应用到导弹仓库内可增强对弹库的管控。当前基于深度学习的目标检测算法已经成为目标检测技术的主流,具有代表性的是YOLOV3算法,但其在检测高分辨率图像中的小尺寸物体精度较差。为了进一步提升YOLOV3算法的检测性能,以密集连接网络(DenseNet)优化原DarkNet53网络结构,使得网络提取特征的能力得以增强;以soft-NMS算法替换原NMS算法,减轻检测框误删以及目标漏检的几率,提升了模型的检测精确率。实验结果表明,相比于传统YOLOV3算法,研
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