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基于改进YOLOv4的实时目标检测方法研究
1
作者
鲁健恒
《数字通信世界》
2024年第9期16-18,21,共4页
为提升实时目标检测的准确性和稳健性,该文采用增强特征融合技术、网络架构技术、损失函数技术等对YOLOv4算法进行优化。结果表明,改良后的YOLOv4算法在多变环境下对小型目标检测表现出色,展现了其实用性和稳定性,为广泛应用奠定了坚实...
为提升实时目标检测的准确性和稳健性,该文采用增强特征融合技术、网络架构技术、损失函数技术等对YOLOv4算法进行优化。结果表明,改良后的YOLOv4算法在多变环境下对小型目标检测表现出色,展现了其实用性和稳定性,为广泛应用奠定了坚实基础。
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关键词
实时目标检测
YOLOv4
特征融合
GIoU损失函数
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职称材料
题名
基于改进YOLOv4的实时目标检测方法研究
1
作者
鲁健恒
机构
广州华商学院人工智能学院
出处
《数字通信世界》
2024年第9期16-18,21,共4页
文摘
为提升实时目标检测的准确性和稳健性,该文采用增强特征融合技术、网络架构技术、损失函数技术等对YOLOv4算法进行优化。结果表明,改良后的YOLOv4算法在多变环境下对小型目标检测表现出色,展现了其实用性和稳定性,为广泛应用奠定了坚实基础。
关键词
实时目标检测
YOLOv4
特征融合
GIoU损失函数
Keywords
real-time object detection
YOLOv4
feature fusion
GIoU loss function
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进YOLOv4的实时目标检测方法研究
鲁健恒
《数字通信世界》
2024
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