【摘 要】
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目前主流的目标检测模型如Faster R-CNN、SSD等对小目标存在漏检的情况,虽然SPPnet在传统多尺度检测任务中表现不错,但其单一的设计结构仍然存在问题,对此,我们提出了改进的SPPnet.考虑到目标检测任务的高效性,本文改进基于YOLOv4目标检测模型进行验证,仅使用部分YOLO v4的tricks.本文实验是基于PASCAL VOC07+12数据集,输入图像的大小为416×416,实验结果显示,在3060 GPU上,改进后的网络实现了89.63％的mAP和32.4 FPS.
【机 构】
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四川大学锦城学院,四川成都,611371
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目前主流的目标检测模型如Faster R-CNN、SSD等对小目标存在漏检的情况,虽然SPPnet在传统多尺度检测任务中表现不错,但其单一的设计结构仍然存在问题,对此,我们提出了改进的SPPnet.考虑到目标检测任务的高效性,本文改进基于YOLOv4目标检测模型进行验证,仅使用部分YOLO v4的tricks.本文实验是基于PASCAL VOC07+12数据集,输入图像的大小为416×416,实验结果显示,在3060 GPU上,改进后的网络实现了89.63％的mAP和32.4 FPS.
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