【摘 要】
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为解决当前道路目标检测中存在的实时性和精确性难以兼顾的问题,提出一种基于改进YOLOV3的道路目标检测方法。采用ResNext网络代替原YOLOV3结构中基于ResNet的残差结构,利用多分支网络提高结构的特征学习能力,对主体网络结构作出精简,最后采用K-means算法聚类分析模型的锚框参数。KITTI数据集上的实验结果表明:改进算法的mAP较原YOLOV3算法,检测精度提高1.92%,达到87.
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,安徽工业大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFE0113200)
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为解决当前道路目标检测中存在的实时性和精确性难以兼顾的问题,提出一种基于改进YOLOV3的道路目标检测方法。采用ResNext网络代替原YOLOV3结构中基于ResNet的残差结构,利用多分支网络提高结构的特征学习能力,对主体网络结构作出精简,最后采用K-means算法聚类分析模型的锚框参数。KITTI数据集上的实验结果表明:改进算法的mAP较原YOLOV3算法,检测精度提高1.92%,达到87.60%,检测速度达到75.32 fps,能够满足实时性的检测要求。
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