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基于改进轻量深度网络的牧区牲畜目标快速检测
编辑人员丨2024/1/6
为实现农牧区牲畜目标的快速、准确检测,提出一种改进YOLOV3-tiny的轻量级牧区牲畜目标检测算法,并在Jetson Nano嵌入式主板上实现实时检测.该算法首先根据牧区牲畜体型相差较大的特点优化了网络结构,引入一种锚框复合聚类算法,并增加预测输出尺度,增强浅层信息的利用;其次,采用金字塔网络进行多尺度特征融合,在保证大目标检测率的同时提高小目标检测率;最后针对复杂光照条件下(如太阳光直射下)检测精度下降问题,加入注意力机制,提高复杂光照条件下目标检测精度.实验结果表明:改进后YOLOV3-tiny算法检测精度达83.2％,在嵌入式平台Jetson Nano主板上的检测速度为12帧·s-1,相较于YOLOV3-tiny算法平均检测精度提高了 8.7％.
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编辑人员丨2024/1/6
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