一种基于改进Yolov3的弹载图像多目标检测方法

• 作者: 刘桢 杨传栋 谢瑞超 马翰宇
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 弹载图像 目标检测 YOLOv3 位置损失 快速NMS
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 149-153
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2020.04.032

摘要

针对弹载目标检测具有目标图像尺度变化大、位置定位精度要求高、实时性要求高等特点,基于YOLOv3方法进行改进.对多尺度预测分支特征图上的先验框尺寸进行K-means维度聚类,增强了尺度适应性;改进位置损失函数,提高了位置定位能力;使用快速NMS算法加速预测过程,提高了网络实时性.实验结果表明,在构建的11类目标数据集上,改进算法的mAP达到93.08％,帧速率达到46.59帧/s,比原始YOLOv3算法分别提高1.47％和1.14帧/s,满足弹载目标检测准确度和实时性要求.