【摘 要】
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针对YOLOv3算法在检测小尺度目标和较远处车辆时存在漏检现象的问题,在分析该算法检测原理的基础上,对其网络结构进行了修改,提出了一种YOLO-TridentNet网络,将三个平行分支
【机 构】
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江苏大学,上海干巷车镜实业有限公司
【基金项目】
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上海市科技人才计划项目(16XD1420900)
论文部分内容阅读
针对YOLOv3算法在检测小尺度目标和较远处车辆时存在漏检现象的问题,在分析该算法检测原理的基础上,对其网络结构进行了修改,提出了一种YOLO-TridentNet网络,将三个平行分支网络进行了参数共享;基于KITTI数据集,训练了YOLOv3和YOLO-TridentNet车辆检测模型,比较了两个模型的查准率、查全率、平均精度和每秒检测帧数,验证了模型的有效性。实验结果表明:相比YOLOv3算法,基于YOLO-TridentNet的车辆检测算法的查全率提高了2.2%,达76.5%;查准率下降了0.4%,
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