文献类型：期刊文章

作　　者：王兵[1] 李文璟[1] 唐欢[1]

WANG Bing;LI Wenjing;TANG Huan(School of Computer Science,Southwest Petroleum University,Chengdu 610500,China)

机构地区：[1]西南石油大学计算机科学学院,成都610500

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家科技重大专项(No.2016ZX05020-006)。

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：9

起止页码：33-40

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：YOLO v3目标检测算法由于其速度快、精度较高,在工业中获得了广泛应用,但存在目标函数与评价指标不统一的问题,针对此问题提出了改进YOLO v3目标检测算法。该算法改进GIoU计算方法,并与YOLO v3算法目标函数相结合,设计了一个新的目标函数,实现了目标函数局部最优为IoU局部最优。公共数据集VOC2007和安全帽佩戴数据集测试结果表明,相比于YOLO v3算法,改进YOLO v3的mAP-50分别提高了2.07%和2.05%。

关 键 词：目标检测 YOLO  v3算法  GIoU算法  安全帽佩戴检测  

分 类 号：TP391.41] TU714[计算机类]