基于改进YOLOv3算法在道路目标检测中的应用

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zyhope006

【摘要】

：

为了提高道路环境下目标检测的准确率和实时性,提出一种基于YOLOv3的改进检测算法。通过深度可分离卷积模块减少模型计算量,提高模型的实时性;采用K-Means++聚类算法代替原来的K-Means算法生成本数据集所需的先验锚点框,解决K-Means算法受初始点选取的影响较大,聚类结果不稳定的问题;在YOLOv3的多尺度预测网络中引入SENet(squeeze-and-excitation netwo

【作者】

：

谭芳喜肖世德周亮君李晟尧

【机构】

：

西南交通大学机械工程学院,轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2021年08期

【关键词】

：

目标检测 YOLOv3 深度可分离卷积 SENet DIoU-NMS算法

【基金项目】

：

四川省应用基础计划项目(2014JY0212)。

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