基于Jetson TX1的目标检测系统
葛雯1
张雯婷1
孙旭泽2
1.沈阳航空航天大学 电子与信息工程学院,沈阳,1101362.国家电网辽阳供电公司 信息通信分公司,辽宁 辽阳,111000
摘要：针对目标检测算法在实际应用中速度仍需提高的问题,提出一种改进的YOLOv3算法.通过将多层次特征金字塔网络嵌入到YOLOv3算法中的DarkNet-53网络,解决了由实际检测对象尺度差异引起的误差问题,既增加了输出特征的尺度,又加深了网络层数;并针对损失函数中的激活函数零均值、梯度消失等问题,提出了一种新的激活函数.实验结果表明,改进的YOLOv3算法可以更好地对多尺度目标进行检测,提高了检测速度和准确性,并在硬件上实现时具有较为高效的性能表现.
关键词：目标检测YOLOv3算法多层次特征金字塔尺度差异激活函数零均值梯度消失多尺度目标
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：辽宁省自然科学基金(201602556)
论文发表日期：2019-01-01
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：5( 539-543 )
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