基于YOLOv3-tiny的視頻監(jiān)控目標檢測算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>511 K
標簽： 目標檢測 視頻監(jiān)控 YOLOv3
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文檔介紹：目標檢測算法在視頻監(jiān)控領(lǐng)域有著較大的實用價值。針對當前在資源受限的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)實時目標檢測較為困難的情況，提出了一種基于YOLOv3-tiny改進的目標檢測算法。該算法在YOLOv3-tiny架構(gòu)的基礎(chǔ)之上，通過添加特征重用來優(yōu)化骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并提出全連接注意力混合模塊來學(xué)習(xí)到更豐富的空間信息，更適合資源約束條件下的目標檢測。實驗數(shù)據(jù)表明，該算法相比于YOLOv3-tiny在模型體積降低39.2%，參數(shù)量降低39.8%，且在VOC數(shù)據(jù)集上提高了2.7%的mAP，在提高檢測精度的同時顯著降低了模型資源占用。
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