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近年来,社会经济持续高速的发展,人均汽车占有量迅速增加。为了避免车辆追尾等事故发生,结合道路环境下目标检测的难点及要求,文章选择基于卷积神经网络的YOLOv3算法,并针对YOLOv3中使用的k-means聚类算法初始时随机选择质心这一不稳定性以及原本的darknet53网络层数较低导致精度不是很高的问题,引用k-means++聚类算法对k-means聚类算法进行优化,并将darknet53替换成特征提取能力更强的resnet101,进行算法优化。实验结果显示优化后的算法mAP提高了12.2%,基本符