基于改进的YOLOv3-SPP算法目标检测研究

洪毕辉; 李文彬; 朱炜; 王晓鸣; 张克斌

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基于改进的YOLOv3-SPP算法目标检测研究

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为了更好的对复杂战场环境下军事目标检测和侦查,提出一种基于YOLOv3-SPP的改进算法。通过收集不同目标尺寸、类别等条件下坦克、步战车、雷达等军事对象,构建军事目标小型数据集;对数据集进行数据增强处理,扩充样本数,提高训练模型鲁棒性;将DIoU和Focal Loss替换均方误差函数和交叉熵函数,提高目标检测算法精度;利用K-means++聚类算法计算得出适用的锚框,进一步提高模型检测精度。实验结果表明,改进的YOLOv3-SPP军事目标检测算法相对于原YOLOv3-SPP算法,模型收敛更快,平均精度提高了10%,精度和召回率分别提高了9%和8%,具备良好的检测能力,能为战场环境下军事目标的检测和侦查任务提供技术支持。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2023年第4期|268-274|共7页
作者
洪毕辉; 李文彬; 朱炜; 王晓鸣; 张克斌;
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作者单位

南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
目标检测; 数据集; 数据增强; YOLOv3算法; K-means++聚类;

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