一種改進的YOLOv3-Tiny目標檢測算法

作者：楊銘,文斌

摘要：YOLOv3-Tiny作為YOLOv3目標檢測算法的簡化版本,擁有檢測速度快、體積小、易于在邊緣設備上部署等優點,同時也存在著識別精度低,定位不準的問題。由此在該算法的基礎上進行改進,首先,對網絡結構進行改進,在保證實時性的同時設計一個新的主干網絡,提高網絡的特征提取能力;其次改進目標損失函數和特征融合的策略,使用IOU損失函數代替原先邊框位置損失函數,提高定位精度。實驗結果表明,改進后的YOLOv3-Tiny算法,在保證實時性的情況下明顯優于原算法。

發文機構：成都信息工程大學通信工程學院

關鍵詞：深度學習目標檢測YOLOv3-TinyIOUdeep learningtarget detectionYOLOv3-TinyIOU

分類號： TP391.41[自動化與計算機技術—計算機應用技術]TP18[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]