基于OP_YOLOv3 Tiny算法的电路实验器材检测

梁铭炬

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基于OP_YOLOv3 Tiny算法的电路实验器材检测

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为了实现基于边缘计算的电路实验器材检测算法,该文研究基于YOLOv3-Tiny算法的重叠池化(Overlapping Pooling,OP)_YOLOv3 Tiny算法.采用5层最大池化(MAX Pooling)层对特征矩阵进行重叠池化降维操作,削弱池化的特征弱化现象;优化调整图像尺寸,丰富小目标的浅、深层信息;同时,采用K-means聚类算法获得锚框(Anchor box)的最佳参数.实验结果表明,基于OP_YOLOv3 Tiny算法在RK3399Pro开发板上对电路实验器材的检测帧率达到33.8 f/s,检测精准率达到88.1％,与YOLOv3-Tiny算法相比,精测精准率提升了4.7％,可以满足实时目标检测的要求.

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来源
《中国新技术新产品》 |2021年第22期|12-14|共3页
作者
梁铭炬;
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作者单位

广东顺德工业设计研究院(广东顺德创新设计研究院) 广东佛山528300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
深度学习; 目标检测; YOLOv3-Tiny; RK3399Pro;

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