基于改进的YOLOv3算法的船舶目标检测
张帆
姜文刚
江苏科技大学电子信息学院 镇江 212100
摘要：针对水面上目标尺度多样、背景复杂等问题,论文提出了一种改进的YOLOv3算法.通过加上自适应特征融合ASFF网络结构,从而能够有效地融合不同尺度的特征,提高检测网络对于多尺寸目标的检测能力;通过使用CIOU损失函数,提高复杂背景下检测框的定位精度;通过利用软非极大值抑制算法Soft-NMS算法,解决了多目标重叠下目标框误删的问题.实验结果表明,论文提出的方法检测精度优于其他算法,而且对小目标的检测也有了一定的提升.
关键词：目标检测YOLOv3CIOUASFFSoft-NMS
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61671222)
论文发表日期：2024-05-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1348-1352,1372 )
英文信息