【摘 要】
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为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对
【基金项目】
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国防科技重点实验室项目(6142205190401)
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为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对小目标的检测能力;其次,以DIoU代替原来的均方差损失函数作为坐标误差损失函数,用改进后的Focal损失函数作为边界框置信度损失函数,目标分类损失函数以交叉熵作为损失函数。结果表明,将改进的YOLOv3手势识别算法用于手势检测中,mAP指标达到90.38%,较改进前提升了6.62%,FPS也提升了近2倍。采用改进的YOLOv3方法训
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