基于改进的YOLO v3车辆检测方法

摘要：

为了有效地解决传统车辆检测算法中存在的泛化能力差、识别率不高的问题,提出了一种基于改进YOLO v3的车辆检测算法.改进的车辆算法对原YOLO v3中的模型进行剪枝处理,采用Darknet-53网络结构提取特征,同时结合回归损失函数GIOU算法对检测精度进行提高.在运用K-means++聚类分析算法处理数据基础上,运用所提出的改进YOLO v3算法,基于COCO数据集进行了网络的训练、测试和验证.试验结果表明,改进后的YOLO v3算法在车辆检测上的泛化能力得到提升,并兼具速度优势.

关键词：车辆检测;深度学习;YOLO v3算法;GIOU算法;Darknet框架

所属期刊栏目：59

分类号：U467.5(汽车工程)

在线出版日期：2021-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-103