基于YOLO算法的多类目标识别

于秀萍; 吕淑平; 陈志韬

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基于YOLO算法的多类目标识别

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针对传统目标识别方法需要人工设计特征工程,费时费力,泛化性能差的缺点,以YOLO算法和tiny-yolo模型为基础,在tiny-yolo的基础上增加了3×3卷积层和NIN(Network in Net Work)卷积层,设计了一个包含15个卷积层的神经网络模型m-yolo.在voc2007和voc2012数据集上的实验结果表明,m-yolo模型提高了识别的准确性和定位的精确性,并且保证了在识别速度上与tiny-yolo基本保持一致,平均识别时间仅上升了0.6 ms.

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来源
《实验室研究与探索》 |2019年第3期|34-3676|共4页
作者
于秀萍; 吕淑平; 陈志韬;
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作者单位

哈尔滨工程大学自动化学院;

哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学自动化学院;

哈尔滨150001;

哈尔滨工程大学自动化学院;

哈尔滨150001;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
YOLO算法; 目标识别; 卷积神经网络;

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