基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
YOLOv3目标检测模型在进行候选区域确定时大多使用非极大值抑制算法,这类算法在多目标检测任务可能出现重复检测等问题,针对这一问题,本文在前人研究的soft-NMS算法基础上进行优化,提出I-NMS算法,并将该算法应用到YOLOv3算法中进行建模,通过实验对比验证表明,I-NMS算法有助于解决YOLOv3算法中的重复检测问题.
推荐文章
一种基于改进YOLOv3的密集人群检测算法
密集人群
YOLOv3
特征提取网络
K-means++
一种基于YOLOv3算法的车牌识别系统
车牌识别系统
图像采集
车牌定位
车牌字符识别
自适应边缘优化的改进YOLOV3目标识别算法
目标检测
零件识别
卷积神经网络
YOLOV3
PSO
一种基于改进Yolov3的弹载图像多目标检测方法
弹载图像
目标检测
YOLOv3
位置损失
快速NMS
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种改进的非极大值抑制算法在YOLOv3模型中的应用研究
来源期刊 数字技术与应用 学科
关键词 目标检测 YOLOv3算法 非极大值抑制
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 121-123
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.01.37
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (79)
共引文献  (65)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1971(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2015(18)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(18)
2016(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2017(20)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(20)
2018(17)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(15)
2019(9)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(5)
2020(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
目标检测
YOLOv3算法
非极大值抑制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
论文1v1指导