• 年份
  • 2019(1)
  • 核心收录
  • 中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)(1)
  • 北京大学中文核心期刊目录(北大核心)(1)
  • 刊名
  • 现代电子技术(1)
  • 作者单位
  • 宁波工程学院(1)
  • 语种
  • 汉语(1)
  • 关键词
  • DenseNet(1)
  • YOLO(1)
  • YOLO-D(1)
  • 检测精度(1)
  • 端对端模型(1)
  • 车辆检测(1)
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  • 作者
  • 何姣姣(1)
  • 刘肯(1)
  • 姚拓中(1)
  • 常志国(1)
  • 张永平(1)
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  • 改进YOLO的车辆检测算法北大核心CSTPCD
    摘要:YOLO目标检测算法在进行目标检测和识别时具有识别精度高、检测速度快的特点.但也存在明显的问题,由于网络采用的结构是端对端模型,没有经过预选框进行匹配预选,直接进行回归产生最后的结果框,所以存在定位不准的问题.同时,YOLO网络将图片整体resize到固定的尺寸后,进行网格划分,当单个网格存在不止单个目标时,容易出现漏检的情况.DenseNet网络使用一种全新的网络结构,结合前面特征层的信息,在一定程度上提升了对物体的检测精度.在此基…查看全部>>