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嵌入CBAM结构的改进YOLOV3超宽带雷达生命信号检测算法
被引量:
13
1
作者
王生霄
侯兴松
黑夏萌
《国外电子测量技术》
2020年第3期1-6,共6页
为了提高超宽带雷达生命信号检测准确率,提出了一种改进型YOLOV3检测算法。考虑到超宽带雷达探测的人体呼吸信号成像后宽高相差较大,采用多尺度训练时网络对宽高的敏感程度不一样,因此在设计损失函数时,对宽高损失给予不同的权重系数。...
为了提高超宽带雷达生命信号检测准确率,提出了一种改进型YOLOV3检测算法。考虑到超宽带雷达探测的人体呼吸信号成像后宽高相差较大,采用多尺度训练时网络对宽高的敏感程度不一样,因此在设计损失函数时,对宽高损失给予不同的权重系数。为了提高网络通道以及空间特征表达能力,使得网络能够扩大对目标特征区域的感知范围,因此将通道注意力与空间注意力结构(CBAM)嵌入到YOLOV3基础网络Darknet53的每个shortcut层,得到CBAM-YOLOV3网络结构。对比改进前后的算法。实验结果表明,改进后的算法在IoU阈值为0.5时,mAP为98.09%,提升3.90%,在阈值为0.75时,mAP为76.49%,提升16.48%。
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关键词
目标检测
通道注意力与空间注意力
YOLOV3网络
损失函数
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职称材料
题名
嵌入CBAM结构的改进YOLOV3超宽带雷达生命信号检测算法
被引量:
13
1
作者
王生霄
侯兴松
黑夏萌
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
出处
《国外电子测量技术》
2020年第3期1-6,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFF0107700)
国家自然科学基金(61872286,61732008,61772407,61701391)
+1 种基金
广东省科技计划(2017A010101006)
陕西自然科学基金(2018JM6092)项目资助。
文摘
为了提高超宽带雷达生命信号检测准确率,提出了一种改进型YOLOV3检测算法。考虑到超宽带雷达探测的人体呼吸信号成像后宽高相差较大,采用多尺度训练时网络对宽高的敏感程度不一样,因此在设计损失函数时,对宽高损失给予不同的权重系数。为了提高网络通道以及空间特征表达能力,使得网络能够扩大对目标特征区域的感知范围,因此将通道注意力与空间注意力结构(CBAM)嵌入到YOLOV3基础网络Darknet53的每个shortcut层,得到CBAM-YOLOV3网络结构。对比改进前后的算法。实验结果表明,改进后的算法在IoU阈值为0.5时,mAP为98.09%,提升3.90%,在阈值为0.75时,mAP为76.49%,提升16.48%。
关键词
目标检测
通道注意力与空间注意力
YOLOV3网络
损失函数
Keywords
target detection
channel attention and spatial attention
YOLOV3 network
loss function
分类号
TN957.5 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
嵌入CBAM结构的改进YOLOV3超宽带雷达生命信号检测算法
王生霄
侯兴松
黑夏萌
《国外电子测量技术》
2020
13
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