《表3 本文算法检测效果》
由图9和表4可见,改进的YOLOv3算法与原YOLOv3相比,平均检测时间减少了37 ms,mAP提高了12.7%,且在一定程度上缓解了小目标的漏检情况。Tiny-YOLOv3算法的检测速度较快,但精度很差。YOLOv3的检测准确率比Faster R-CNN稍差,但检测速度约为其129倍。而SSD算法无论在检测精度还是检测速度上都较差。因此,本文改进的YOLOv3算法在实时性及检测精度上达到了较好的平衡,效果更佳。
图表编号 | XD00134385600 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.04.01 |
作者 | 魏玮、蒲玮、刘依 |
绘制单位 | 河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北工业大学人工智能与数据科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |