【摘 要】
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针对视频图像中运动目标位置和大小变化频繁的特点，通过改进网络结构和训练过程，搭建了基于YOLOv1的神经网络框架。该框架采用ResNet50进行特征提取，增加卷积层和全连接层优化对不同尺度特征信息的传递，通过Sigmoid层和BN层在稳定输出结果的同时，加快训练速度。PASCAL VOC2007数据集和实景视频数据的实验表明，相比原始YOLOv1，本文方法的FPS和mAP分别提高了4.44%和4.
【基金项目】
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教育部协同育人项目（202102186003）； 天津市教委科研计划项目（JWK1605）； 校人才引进启动项目（KYQD16007）；
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针对视频图像中运动目标位置和大小变化频繁的特点，通过改进网络结构和训练过程，搭建了基于YOLOv1的神经网络框架。该框架采用ResNet50进行特征提取，增加卷积层和全连接层优化对不同尺度特征信息的传递，通过Sigmoid层和BN层在稳定输出结果的同时，加快训练速度。PASCAL VOC2007数据集和实景视频数据的实验表明，相比原始YOLOv1，本文方法的FPS和mAP分别提高了4.44%和4.57%，满足视频图像运动目标检测的实时性和精度要求。
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