基于改進(jìn)YOLOv3的道路目標(biāo)檢測(cè)
江漢大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
頁數(shù): 8 2023-02-23
摘要: 針對(duì)YOLOv3在道路目標(biāo)檢測(cè)中漏檢率高和檢測(cè)精度低的問題,提出一種基于改進(jìn)YOLOv3的道路目標(biāo)檢測(cè)方法 。通過將原有YOLOv3的3個(gè)特征尺度增至4個(gè),從而提升了對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。使用CIoU損失函數(shù)提高模型的準(zhǔn)確性,利用K-Means++聚類算法對(duì)道路目標(biāo)重新聚類,得到新的候選框。在BDD100K數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證結(jié)果 表明,改進(jìn)的YOLOv3算法在降低漏檢率和提高檢測(cè)...