随着深度学习的不断发展与广泛运用,基于深度学习的目标检测算法已成为新的主流。为了进一步提高卷积神经网络YOLO v3(You only look once v3)的检测精度,在原算法的网络结构上添加卷积层模块对样本进行目标背景分类,并粗略调整特征图...随着深度学习的不断发展与广泛运用,基于深度学习的目标检测算法已成为新的主流。为了进一步提高卷积神经网络YOLO v3(You only look once v3)的检测精度,在原算法的网络结构上添加卷积层模块对样本进行目标背景分类,并粗略调整特征图上的锚框大小。该模块输出目标背景概率后,过滤掉背景概率值低于设定阈值的样本,从而解决原算法中存在的正负样本比例失衡的问题。使用调整过的锚框替代原算法中直接由聚类生成固定大小的锚框,该过程为边界框的预测提供更优的初始值。在VOC数据集上的实验结果表明,相较于原算法,改进的YOLO v3具有更高的检测精度。展开更多
文摘随着深度学习的不断发展与广泛运用,基于深度学习的目标检测算法已成为新的主流。为了进一步提高卷积神经网络YOLO v3(You only look once v3)的检测精度,在原算法的网络结构上添加卷积层模块对样本进行目标背景分类,并粗略调整特征图上的锚框大小。该模块输出目标背景概率后,过滤掉背景概率值低于设定阈值的样本,从而解决原算法中存在的正负样本比例失衡的问题。使用调整过的锚框替代原算法中直接由聚类生成固定大小的锚框,该过程为边界框的预测提供更优的初始值。在VOC数据集上的实验结果表明,相较于原算法,改进的YOLO v3具有更高的检测精度。
