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基于YOLOv3-tiny的火焰目标检测算法
被引量:
6
1
作者
徐岩
李永泉
+2 位作者
郭晓燕
韩立苏
刘巧玲
《山东科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第6期95-103,共9页
基于YOLOv3-tiny网络提出一种满足实时性需求的火焰目标检测算法,解决现有一般算法在自制火焰数据集上检测效果不佳的问题。通过构建CSP-MobileNetV2结构并引入到骨干网络池化层替换原始卷积层,提升网络的特征提取能力;引入选核注意力网...
基于YOLOv3-tiny网络提出一种满足实时性需求的火焰目标检测算法,解决现有一般算法在自制火焰数据集上检测效果不佳的问题。通过构建CSP-MobileNetV2结构并引入到骨干网络池化层替换原始卷积层,提升网络的特征提取能力;引入选核注意力网络(SKNet),使卷积核对不同尺寸的火焰目标实现自适应调整,增强了对火焰特征的提取能力;引入金字塔池化模块(PPM),将具有不同感受野的特征图进行融合,实现多级特征信息融合互补,提高特征表达能力。实验结果表明,改进算法在自制火焰数据集上的平均检测精度均值达到84.3%,比原网络提高4.1%。
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关键词
火焰目标
YOLOv3-tiny网络
金字塔池化模块
检测算法
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职称材料
题名
基于YOLOv3-tiny的火焰目标检测算法
被引量:
6
1
作者
徐岩
李永泉
郭晓燕
韩立苏
刘巧玲
机构
山东科技大学电子信息工程学院
出处
《山东科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022年第6期95-103,共9页
基金
山东省研究生教育优质课程项目(SDYKC19083)
山东省研究生教育联合培养基地项目(SDYJD18027)
青岛市社科规划研究项目(QDSKL1901120)。
文摘
基于YOLOv3-tiny网络提出一种满足实时性需求的火焰目标检测算法,解决现有一般算法在自制火焰数据集上检测效果不佳的问题。通过构建CSP-MobileNetV2结构并引入到骨干网络池化层替换原始卷积层,提升网络的特征提取能力;引入选核注意力网络(SKNet),使卷积核对不同尺寸的火焰目标实现自适应调整,增强了对火焰特征的提取能力;引入金字塔池化模块(PPM),将具有不同感受野的特征图进行融合,实现多级特征信息融合互补,提高特征表达能力。实验结果表明,改进算法在自制火焰数据集上的平均检测精度均值达到84.3%,比原网络提高4.1%。
关键词
火焰目标
YOLOv3-tiny网络
金字塔池化模块
检测算法
Keywords
flane object
YOLOv3-tiny network
PPM
detection algorithm
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv3-tiny的火焰目标检测算法
徐岩
李永泉
郭晓燕
韩立苏
刘巧玲
《山东科技大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2022
6
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