针对目标识别与抓取领域中CNN、Faster-RCNN等传统神经网络系列算法的识别准确率不高,实时性较差的问题,提出一种基于YOLOv3的改进神经网络算法。改进的YOLOv3算法主要是引用Inception网络思想,通过不同尺度的卷积核对目标进行多尺度特...针对目标识别与抓取领域中CNN、Faster-RCNN等传统神经网络系列算法的识别准确率不高,实时性较差的问题,提出一种基于YOLOv3的改进神经网络算法。改进的YOLOv3算法主要是引用Inception网络思想,通过不同尺度的卷积核对目标进行多尺度特征提取,在增加网络宽度的同时减少YOLOv3网络的循环次数。同时,YOLOv3算法对于anchor box的选取方式使用Meanshift(均值漂移)聚类算法与K-means聚类算法相结合的方式进行改进,解决了K值需要人为测定的问题。改进的YOLOv3算法在自制数据集进行对比实验,实验结果表明:改进YOLOv3算法的mAP(Mean Average Precision)值要高于YOLOv3算法10%,在识别速度上提高了9%,在充分满足实时识别的同时提高了对中小目标识别的准确率。展开更多
文摘针对目标识别与抓取领域中CNN、Faster-RCNN等传统神经网络系列算法的识别准确率不高,实时性较差的问题,提出一种基于YOLOv3的改进神经网络算法。改进的YOLOv3算法主要是引用Inception网络思想,通过不同尺度的卷积核对目标进行多尺度特征提取,在增加网络宽度的同时减少YOLOv3网络的循环次数。同时,YOLOv3算法对于anchor box的选取方式使用Meanshift(均值漂移)聚类算法与K-means聚类算法相结合的方式进行改进,解决了K值需要人为测定的问题。改进的YOLOv3算法在自制数据集进行对比实验,实验结果表明:改进YOLOv3算法的mAP(Mean Average Precision)值要高于YOLOv3算法10%,在识别速度上提高了9%,在充分满足实时识别的同时提高了对中小目标识别的准确率。
