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基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法
被引量:
2
1
作者
江德港
江智
+2 位作者
黄子杰
郭彩玲
李柏林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第12期228-234,共7页
针对无人机航拍图像中存在背景复杂,造成车辆漏检严重,检测精度低,以及现有深度网络存在参数量过多、检测速度慢的问题,提出一种基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法。引入轻量化网络Efficientnet作为YOLOv3模型特征提取网络,降...
针对无人机航拍图像中存在背景复杂,造成车辆漏检严重,检测精度低,以及现有深度网络存在参数量过多、检测速度慢的问题,提出一种基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法。引入轻量化网络Efficientnet作为YOLOv3模型特征提取网络,降低模型参数量,从而提高算法检测速度;采用K-means聚类算法对无人机车辆数据集真实框进行聚类,得到更为精确的边界框尺寸,提高检测的精度;使用CIoU边界框损失函数改进模型回归损失,提高模型收敛能力。实验结果表明,改进后的算法在自制无人机车辆数据集中mAP达到92.60%,FPS达到31.15,相对于原始算法分别提高了2.12个百分点和9.87,更加适用于无人机场景下的车辆检测任务。
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关键词
无人机
车辆检测
YOLOv3
effcientnet
CIoU
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职称材料
题名
基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法
被引量:
2
1
作者
江德港
江智
黄子杰
郭彩玲
李柏林
机构
西南交通大学唐山研究院
唐山学院河北省智能装备数字化设计及过程仿真重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第12期228-234,共7页
文摘
针对无人机航拍图像中存在背景复杂,造成车辆漏检严重,检测精度低,以及现有深度网络存在参数量过多、检测速度慢的问题,提出一种基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法。引入轻量化网络Efficientnet作为YOLOv3模型特征提取网络,降低模型参数量,从而提高算法检测速度;采用K-means聚类算法对无人机车辆数据集真实框进行聚类,得到更为精确的边界框尺寸,提高检测的精度;使用CIoU边界框损失函数改进模型回归损失,提高模型收敛能力。实验结果表明,改进后的算法在自制无人机车辆数据集中mAP达到92.60%,FPS达到31.15,相对于原始算法分别提高了2.12个百分点和9.87,更加适用于无人机场景下的车辆检测任务。
关键词
无人机
车辆检测
YOLOv3
effcientnet
CIoU
Keywords
UAV
vehicle detection
YOLOv3
effcientnet
CIoU
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Efficientnet的无人机车辆目标检测算法
江德港
江智
黄子杰
郭彩玲
李柏林
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
2
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