Flame Detection Method Based on Improved YOLO-v3

机译：基于改进的YOLO-V3的火焰检测方法

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This paper proposes a flame detection method based on the deep learning target detection algorithm YOLOv3 (You Only Look Once). The adaptive channel enhancement module (SE Module) proposed in SENet (Squeeze-and-Excitation Networks) is integrated into YOLOv3. so that the network can focus on learning more important feature information, and increase the detection accuracy and reliability of the network. Aiming at the characteristics of flames, this paper uses the characteristics of YOLOv3 multi-scale detection and adds a fourth detection scale to improve the network's detection of small flame areas. Experiments show that the improved YOLOv3 algorithm can effectively detect flames of different shapes in various backgrounds, and improve the accuracy and recall rate of the model without affecting the detection rate.

机译：本文提出了一种基于深度学习目标检测算法YOLOV3的火焰检测方法（您只需看一次）。 Senet（挤压和激励网络）中提出的自适应通道增强模块（SE模块）集成到YOLOV3中。因此，网络可以专注于学习更重要的特征信息，并提高网络的检测精度和可靠性。针对火焰的特点，本文采用Yolov3多尺度检测的特点，并增加了第四个检测规模，以改善网络对小火焰区域的检测。实验表明，改进的yolov3算法可以有效地检测各种背景中不同形状的火焰，并提高模型的精度和召回率而不影响检测率。

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来源
《International Conference on Signal Image Processing and Communication》|2021年|118481D.1-118481D.7|共7页
会议地点
作者
Ping Huo; Fang Lv; Si Chen;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Flame detection; YOLOv3; Adaptive channel enhancement module; Multiscale detection;

机译：火焰检测;yolov3;自适应通道增强模块;多尺度检测;

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