基于YOLO V3框架改进的目标检测

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近年来,目标检测技术成为计算机视觉一个重要的任务,应用非常广泛。但是对于小目标的检测精度和效率都不是很高,为此,在传统的YoLo V3框架上进行了改进,提出了一种结合通道增强的方法。主要工作集中在网络模型的修改及训练过程的一些优化,提出了改进版本的YoLo V3网络。对比了采用预训练权重的方法与未采用从无到有的训练模式,经过验证在VOC2007数据集上准确率提升了0.2%,召回率提升了0.2%。
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