《表3 五种不同算法对异常目标的检测性能分析》
由图13可以看到,改进后的Tiny YOLOv3算法,在精确率和召回率方面与Tiny YOLOv3相比分别提高3.4%和22.8%,与其他算法相比存在一定优势。不同模型的平均漏检率、FPS、F1值如表3所示。
图表编号 | XD00162234400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 吉训生、滕彬 |
绘制单位 | 江南大学物联网工程学院、江南大学物联网工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
由图13可以看到,改进后的Tiny YOLOv3算法,在精确率和召回率方面与Tiny YOLOv3相比分别提高3.4%和22.8%,与其他算法相比存在一定优势。不同模型的平均漏检率、FPS、F1值如表3所示。
图表编号 | XD00162234400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.25 |
作者 | 吉训生、滕彬 |
绘制单位 | 江南大学物联网工程学院、江南大学物联网工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |