《表2 YOLOv3改进前后的测试结果比较》

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《基于双目相机与改进YOLOv3算法的果园行人检测与定位》

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用果园的测试集分别对改进前后的YOLOv3目标检测模型进行测试，试验结果如表2所示。通过在YOLOv3网络结构中引入TFA特征融合模块提高了网络提取图像特征的能力和检测精度。改进后的算法准确率和召回率分别为95.34%、91.52%，较原网络有所提升。其检测速度有所下降，但仍能达到30.26 f/ms的检测速度，满足在农业环境中对实时性的要求。