《表4 改进型YOLOv3对蔬菜数据集的检测结果》

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《基于改进型YOLO v3的蔬菜识别算法》

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改进型YOLOv3算法输入图片的像素尺寸设置为512×512，从而获得5组特征图，其像素尺寸分别是64×64、32×32、16×16、8×8和4×4，再将5组特征图上采样构成特征金字塔进行目标检测。改进型YOLOv3算法采用多尺度特征金字塔之后在蔬菜数集上的检测性能如表4所示。由4组、5组特征构成特征金字塔的YOLOv3-1、YOLOv3-2的m AP依次是92.6%、93.2%，与YOLOv3算法相比分别提升1.3%和1.9%。而YOLOv3-2算法提升较大的原因是新的先验框、图片尺寸的增大以及更深的网络。