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基于改進(jìn)YOLOv3模型的道路車輛多目標(biāo)檢測(cè)方法

     
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摘要

針對(duì)YOLOv3模型對(duì)真實(shí)道路環(huán)境下近、遠(yuǎn)端目標(biāo)車輛檢測(cè)率低、魯棒性差的問題,給出了一種基于改進(jìn)YOLOv3模型的車輛多目標(biāo)檢測(cè)模型——YOLOv3-Y模型.模型基于Darknet-53特征提取網(wǎng)絡(luò),將網(wǎng)絡(luò)輸出的8倍降采樣特征圖與4倍降采樣特征圖進(jìn)行拼接,建立104×104尺度的檢測(cè)層;在包含4個(gè)類別的車輛數(shù)據(jù)集中,利用K均值(K-means)聚類算法選取出12個(gè)先驗(yàn)框并分別匹配到4個(gè)不同尺度的檢測(cè)層中;同時(shí)引入了GIOU損失函數(shù)對(duì)交并比(intersection-o-ver-union,IOU)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化.采用實(shí)驗(yàn)室實(shí)際道路車輛數(shù)據(jù)集,將YOLOv3-Y與YOLOv2、YOLOv2-voc、YOLOv2-tiny、YOLOv3及YOLOv3-tiny模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明:YOLOv3-Y模型的平均精度均值與召回率明顯優(yōu)于上述算法,提升最小值分別為11.05％和5.20％.

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