《表3 不同模型在WVDDS数据集上的检测结果》
为了验证本文模型的有效性和准确性,采用Faster R-CNN、Retina Net、SSD以及YOLOv3与本文模型ET-YOLO进行实验对比(scores=0.5,Io U=0.5):本文拟用实时目标检测中常用的m AP(mean average precision)与FPS(frames per second)作为算法性能评价指标。表3为不同模型在WVDDS数据集上的检测准确率与检测速率的实验结果;表4为不同模型在WVDDS数据集上各个类别的准确率。实验结果表明,ET-YO-LO的检测精度高于Faster R-NN、Retina Net、SSD与YOLOv3四个模型;虽然其检测速度略低于YOLOv3,但在不影响实时目标检测的基础上,其检测精度相对于YOLOv3提升了5.5%。
图表编号 | XD003921200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.01 |
作者 | 王越、陈建促、朱小飞、何源 |
绘制单位 | 重庆理工大学计算机科学与工程学院、重庆理工大学计算机科学与工程学院、重庆理工大学计算机科学与工程学院、重庆理工大学计算机科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |