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题名YOLO-K模型多目标检测算法研究
被引量：1
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作者
葛雯
王嘉利
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机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《电脑与信息技术》
2021年第2期27-30,共4页
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基金
国家自然科学基金(项目编号:61671310)
辽宁省教育厅项目(项目编号:L201603)。
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文摘
针对图像中目标过多、相似以及有遮挡的情况,提出了一种改进传统YOLO v3算法的新算法。首先,为了使改进的算法可以更准确的检测小尺度目标,在原算法的网络中增加浅层特征提取层,然后,为了提高大尺度目标的检测精度,在大尺度特征提取层上增加输出层,得到改进的YOLO-K模型,并通过数据集进行测试验证。实验结果表明,YOLO-K模型在检测有遮挡、多目标、光线较暗图像的目标时,相较于YOLO v3算法,检测精度有明显的提高。
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关键词
多目标检测
yolo-k模型
特征提取层
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Keywords
multi-target detection
yolo-k model
feature extraction layer
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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