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/第卷第期年月
CN４３Ｇ１２５８TP计算机工程与科学４２１２０２０１
ISSN１００７Ｇ１３０X,,
ComuterEnineerinScienceVol４２No１Jan２０２０
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文章编号:()
１００７Ｇ１３０X２０２００１Ｇ０１０３Ｇ０７
基于YOLOv３算法的训练集优化和检测方法的研究∗
１１２１
,,,
高星刘剑飞郝禄国董琪琪
(,;,)
１．河北工业大学电子信息工程学院天津３００４０１２．广东工业大学信息工程学院广东广州５１０００６
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摘要是一种单步目标检测算法不需要产生区域候选网络来提取目标信息相对
YOLOv３RPN
.,
于双步目标检测算法具有更快的检测速度但是现有算法在小目标检测上存在精度不高和漏检现象的
,.
问题为此提出了一种基于YOLOv３算法的训练集优化和图层处理的检测方法首先在标准数据集
,
VOC２００７＋２０１２和自建的举手行为数据集上采用KＧmeans算法做聚类分析以得到适应数据集训练尺
;;
寸的anchor大小然后通过调整训练参数及选择合理的标签标注方式进行训练最后对输入图像进行图
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层处理并进行目标检测实验结果表明聚类分析后VOC２００７验证集的平均准确度mAP提高了
,,
１４％并有效解决了原算法在检测过程中较高卷积层上感受野小的问题从而使YOLOv３算法在小目标
,.
物体的检测上精度提高漏检率也相对下降
:;;;
关键词YOLOv３anchor小目标检测聚类分析
中图分类号:文献标志码:
TP３９１．４A
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doi１０．３９６９．issn．１００７Ｇ１３０X．２０２０．０１．０１３
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Atraininsetotimizationanddetection
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