基于YOLOv3-tiny的视频监控目标检测算法

摘要：

目标检测算法在视频监控领域有着较大的实用价值.针对当前在资源受限的视频监控系统中实现实时目标检测较为困难的情况,提出了一种基于YOLOv3-tiny改进的 目标检测算法.该算法在YOLOv3-tiny架构的基础之上,通过添加特征重用来优化骨干网络结构,并提出全连接注意力混合模块来学习到更丰富的空间信息,更适合资源约束条件下的 目标检测.实验数据表明,该算法相比于YOLOv3-tiny在模型体积降低39.2％,参数量降低39.8％,且在VOC数据集上提高了 2.7％的mAP,在提高检测精度的同时显著降低了模型资源占用.

关键词：目标检测、视频监控、YOLOv3、特征重用、注意力机制

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-33,39