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一種改進的YOLOv4-tiny車輛目標(biāo)檢測方法*
- 伴隨深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法被廣泛應(yīng)用。基于特征融合的思想,本文提出了一種改進的YOLOv4-tiny目標(biāo)檢測方法,通過添加卷積模塊及調(diào)整部分超參數(shù)對其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行優(yōu)化,以實現(xiàn)對道路車輛目標(biāo)的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)類型檢測精度差的問題,基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對第二標(biāo)度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò)中第二個CSP輸出特征進行融合,并在原有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加52×52的標(biāo)度輸出;其次,利用遷移學(xué)習(xí)權(quán)重在自己采集的數(shù)據(jù)集上進行實驗,訓(xùn)練得出合適的權(quán)
- 關(guān)鍵字: 車輛檢測 特征融合 改進的YOLOv4-tiny 目標(biāo)檢測 202109
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