《表3 不同情况下的行人检测结果》

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《基于双目相机与改进YOLOv3算法的果园行人检测与定位》

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行人在不同情况下的检测结果如表3所示。由表3可知，行人在运动状态下对检测结果有一定的影响，检测效果随行人与相机距离的缩短而逐渐增强，该网络对于小目标的检测性能较弱。非正常姿态下行人的检测准确率比正常姿态下检测准确率稍低。由于改进后的网络加入了TFA模块，使用不同尺度卷积将图像特征进行融合，更有利于提取细小特征，小目标和非正常状态下的检测性能分别提升了1.20、0.96个百分点；对其他状态下的检测性能提升表现不佳。改进的YOLOv3网络对不同情况下行人的检测结果如图6所示。