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基于YOLOv4的小目标检测方法研究及应用
被引量：
3
1
作者
伊力哈木·亚尔买买提
白鹏飞
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期277-283,共7页
为解决复杂施工场景下的小目标检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。在检测网络中设计多尺度CAU和SAU上下文特征融合机制,利用全新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,在此基础上改善网络特征融合性能...
为解决复杂施工场景下的小目标检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。在检测网络中设计多尺度CAU和SAU上下文特征融合机制,利用全新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,在此基础上改善网络特征融合性能。设计CSP_F跨阶段特征融合模块代替原有普通卷积块(CBL*5),防止检测网络梯度消失和网络参数计算量过大。改进模型类别损失函数并进行实验验证,其结果表明,改进算法能满足不同场景检测要求,对小目标有较好检测效果。
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关键词
小目标
YOLOv4
特征融合机制
csp_f
梯度消失
参数计算量
损失函数
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职称材料
题名
基于YOLOv4的小目标检测方法研究及应用
被引量：
3
1
作者
伊力哈木·亚尔买买提
白鹏飞
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期277-283,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61866037、61462082)。
文摘
为解决复杂施工场景下的小目标检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。在检测网络中设计多尺度CAU和SAU上下文特征融合机制,利用全新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,在此基础上改善网络特征融合性能。设计CSP_F跨阶段特征融合模块代替原有普通卷积块(CBL*5),防止检测网络梯度消失和网络参数计算量过大。改进模型类别损失函数并进行实验验证,其结果表明,改进算法能满足不同场景检测要求,对小目标有较好检测效果。
关键词
小目标
YOLOv4
特征融合机制
csp_f
梯度消失
参数计算量
损失函数
Keywords
small object
YOLOv4
feature fusion mechanism
CSPF
gradient disappearance
parameter calculation amount
loss function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv4的小目标检测方法研究及应用
伊力哈木·亚尔买买提
白鹏飞
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
3
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