目标检测中有关Yolo模型的分析

• 作者: 李星星
• 来源期刊: 百科论坛电子杂志
• 关键词: 深度学习 目标检测 Yolo模型
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 学科纵横
• 页码范围: 1104
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.12253/j.issn.2096-3661.2020.13.2383

摘要

随着人工智能技术的发展,目标检测被广泛地应用于多个商业领域,如自动驾驶、安防监控和机器人等,尤其是深度学习算法给目标检测性能带来了大幅度的提升.可以用来字符定位,应用在无人驾驶上.使用yolov3目标检测算法,相对于yolov2算法,yolov3了多尺度预测,采用了不同尺度大小的特征图来提取图像特征从而适应不同大小的物体,并使用更好的基础分类网络(类ResNet)和分类器,采用了多个logistic分类器替代sorftmax分类器解决了多标签分类的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李星星		5	0	0.0	0.0