改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法OACSTPCD
Improved Complex Road Scene Object Detection Algorithm of YOLOv7
虽然基于深度学习的目标检测算法在道路场景中的目标检测方面已经取得了很好的效果,但是对于复杂道路场景中的密集目标,远处的小尺度目标检测精度低,容易出现漏检误检的问题,提出一种改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法.增加小目标检测层,增加对小目标的特征学习能力;采用K-means++重聚类先验框,使得先验框更贴合目标,增加网络对目标的定位精度;采用WIoU(Wise-IoU)损失函数,增加网络对普通质量锚框的关注度,提高网络对目标的定位能力;在颈…查看全部>>
Although the target detection algorithm based on deep learning has achieved good results in the target detec-tion in the road scene,for the dense targets in the complex road scene,the detection accuracy of distant small-scale targets is low,and the problem of missing detection and false detection is easy to occur.An improved YOLOv7 target detection algorithm in the complex road scene is proposed.It adds small target detection layer,increases the feature lear…查看全部>>
杜娟;崔少华;晋美娟;茹琛
太原科技大学 机械工程学院,太原 030024太原科技大学 机械工程学院,太原 030024山西平阳重工机械有限责任公司,山西 临汾 043000太原科技大学 机械工程学院,太原 030024
计算机与自动化
YOLOv7道路目标检测CoordConvK-means++轻量化
YOLOv7road target detectionCoordConvK-means++lightweight
《计算机工程与应用》 2024 (1)
96-103,8
山西省重点研发计划项目(202102150401009).
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