基于YOLOv3的改进目标检测算法

摘要：

目标检测作为计算机视觉领域的一个重要问题之一,近年来随着深度学习的不断发展,基于深度学习的目标检测算法越来越受到广泛的关注.在近年来较新的目标检测算法中,选用YOLOv3(You Only Look Once v3)算法,并在其基础上为进一步提高检测精度,再增加一个特征尺度,与其他特征尺度进行特征融合,并使用k-means聚类重新确定锚框,同时增加一定的网络层数.实验在PASCAL VOC数据集完成,实验结果表明,改进的YOLOv3算法检测精度和召回率达到了75.3％和98.1％,较原算法分别提高了2.3％和0.7％.

关键词：YOLOv3;目标检测;特征融合;k-means;PASCAL VOC

所属期刊栏目：17

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费资助CCNU20TS010

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：28-30