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改进YOLO v3算法的航拍小汽车检测

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为了解决航拍小汽车检测精度和速度问题,论文在YOLO v3算法的基础上,设计了一种新的网络结构,并提出了一种改进YOLO v3算法.首先用混合深度卷积核代替单一卷积核,设计了一种新的特征提取网络.其次,对YOLO v3的FPN网络进行了改进,将深度特征映射和浅层特征映射融合,减小了卷积核的感受野.最后,在设计损失函数时,用GIOU代替IOU计算损失.结果表明,改进后的算法更准确、速度更快.
Improved YOLO v3 Algorithm for Car Detection from Aerial Photographing

王茂琦、李军、马佶辰、徐康民

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南京理工大学自动化学院 南京 210094

YOLO v3 混合深度卷积 GIOU 深度学习 小汽车检测

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.04.018

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(4)
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