基于YOLOv3-tiny的船舶可见光图像细粒度检测

来源 :武汉理工大学学报(交通科学与工程版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：wawmq

【摘要】

：

文中针对智能船舶视觉传感器采集到的图像进行目标检测,提出基于YOLOv3-tiny的深度卷积神经网络图像细粒度检测方法.该方法使用实验团队建立的船舶图像数据库,对图片进行人工标注,使用k-means算法对数据集锚框进行聚类,采用数据增强策略的YOLOv3-tiny深度卷积神经网络对船舶图像进行训练与测试.实验结果表明:本文提出的改进YOLOv3-tiny模型在测试集上的平均精度达到了62.85%,

【作者】

：

梁月翔冯辉徐海祥

【机构】

：

高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉理工大学交通学院

【出处】

：

武汉理工大学学报(交通科学与工程版)

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

目标检测 YOLOv3-tiny 深度卷积神经网络智能船舶可见光图像 target detectionYOLOv3-tinydeep convolution

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(51879210,51979210),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019III040,2019III132CG)资助

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