《表2 yolo优化前后检测效果对比表》
确定使用yolo算法后,具体说明了yolo的分类网络、检测网络两种结构以及实现检测的过程,并且针对识别结果中出现的识别框尺寸不合适的情况分析原因,同时采用K-means聚类方法计算出anchor参数,完成对yolo的参数优化,解决了上述问题,而且提高了识别准确率。yolo优化前后检测效果对比如表2所示。
图表编号 | XD00103356100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.10 |
作者 | 闫晓炜、张朝晖、赵小燕、贾鹂宇 |
绘制单位 | 北京科技大学自动化学院、北京科技大学自动化学院、北京科技大学自动化学院、北京科技大学自动化学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |