基于改进YOLOv3的实时人手检测算法

• 作者: 毛腾飞 赵曙光
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 人手检测 YOLOv3 特征融合 多尺度预测 K-means
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 字数: 2815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.05.012

摘要

针对目前人手检测方法在实时性和高精度方面难以均衡的情况,提出一种改进YOLOv3的实时人手检测算法.通过结合FPN和特征融合增加多尺度检测,并采用K-means算法得到预设的锚框值.改进算法在测试集上的平均检测精度达到57.61％,比原YOLOv3提升3.58％;检测速度每秒达到23.8帧,满足实时性需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵曙光	东华大学信息科学与技术学院	59	535	11.0	21.0
2	毛腾飞	东华大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0