【摘 要】
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伴随深度学习的不断发展,深度学习的目标检测方法被广泛应用。基于特征融合的思想,本文提出了一种改进的YOLOv4-tiny目标检测方法,通过添加卷积模块及调整部分超参数对其网络架构进行优化,以实现对道路车辆目标的快速检测、识别和定位。首先为了改善YOLOv4-tiny网络对小目标类型检测精度差的问题,基于特征金字塔网络对第二标度输出层的最后一个CBL输出特征与网络中第二个CSP输出特征进行融合,并在
【机 构】
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湖南工业大学轨道交通学院,西南交通大学地球科学与环境工程学院
【基金项目】
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湖南省省市联合基金(2019JJ60060),多功能机组绝缘故障诊断关键技术研究。
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伴随深度学习的不断发展,深度学习的目标检测方法被广泛应用。基于特征融合的思想,本文提出了一种改进的YOLOv4-tiny目标检测方法,通过添加卷积模块及调整部分超参数对其网络架构进行优化,以实现对道路车辆目标的快速检测、识别和定位。首先为了改善YOLOv4-tiny网络对小目标类型检测精度差的问题,基于特征金字塔网络对第二标度输出层的最后一个CBL输出特征与网络中第二个CSP输出特征进行融合,并在原有网络的基础上增加52×52的标度输出;其次,利用迁移学习权重在自己采集的数据集上进行实验,训练得出合
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