【摘 要】
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针对YOLO V3算法中对于小目标检测精度不高、容易出现漏检误检的问题,提出了一种基于改进YOLO V3的舰船目标检测算法。首先,通过在YOLO V3原网络结构基础上额外从主干网络引出一个输出尺度,将其与上一个输出尺度中的特征信息进行特征拼接,得到具有更丰富语义信息的特征向量;其次,基于数据集进行聚类改进,改进度量距离公式、重新设置anchor box的个数与相应参数;最后,优化改进YOLO V3
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院,中国人民解放军95668部队
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针对YOLO V3算法中对于小目标检测精度不高、容易出现漏检误检的问题,提出了一种基于改进YOLO V3的舰船目标检测算法。首先,通过在YOLO V3原网络结构基础上额外从主干网络引出一个输出尺度,将其与上一个输出尺度中的特征信息进行特征拼接,得到具有更丰富语义信息的特征向量;其次,基于数据集进行聚类改进,改进度量距离公式、重新设置anchor box的个数与相应参数;最后,优化改进YOLO V3的损失函数,提高模型的整体性能。对测试数据集进行分析实验,结果表明改进后的检测算法平均精确度达到83.9
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