基于改进YOLOv3的单阶段目标检测算法

• 作者: 刘建男 聂凯
• 来源期刊: 电光与控制
• 关键词: 目标检测 深度卷积神经网络 YOLOv3算法 单阶段 空间注意力机制 多尺度检测
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 学术研究|Academic Research
• 页码范围: 30-33,69
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.09.007

摘要

针对目标检测领域对高检测精度和高检测速度共存的需求,提出了一种单阶段目标检测算法即性能平衡的YOLO算法(B-YOLO),该算法首先引入空间注意力机制,利用多尺度最大池化层增大感受野范围;然后采用跨阶段局部连接结构和直通层优化主干网络结构,改善计算效率;最后在多尺度检测结构中增加自下而上的路径,并使用拼接操作进行横向连接,融合深层语义信息和浅层位置信息.实验结果表明,该算法在精度和速度之间取得了较好的平衡.