基于通道注意力与空间金字塔的改进型YOLOv3及其应用

摘要：

针对YOLOv3存在行人遮挡、漏检下检测精度低、漏检率高的问题,本文提出一种基于通道注意力及空间金字塔的改进型YOLOv3.将通道注意力机制嵌入残差网络中,强化关键信息的特征提取;利用能增大感受野的空间金字塔融合多尺度特征图,增强相互遮挡目标的特征提取能力;利用改进型非极大抑制模块消除冗余预测框,避免重叠目标漏检.比较性的数值实验表明,相较于YOLOv3,改进型YOLOv3的检测准确率及综合评估指标值分别提高了9.33％和5.01％,且行人检测的鲁棒性和泛化能力更强.

关键词：特征提取、YOLOv3、注意力机制、空间金字塔

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62063002

在线出版日期：2023-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：179-186