基于混合池化YOLO的目标检测方法

• 作者: 郭飞 郝琨 赵璐
• 来源期刊: 天津城建大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 深度学习 卷积神经网络 混合池化 损失函数
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 智慧城市|Smart City
• 页码范围: 141-149
• 页数: 9页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19479/j.2095-719x.2202141

摘要

针对目标检测方法中存在的正负样本分布不均衡、检测精度低等问题,提出了一种基于混合池化YOLO的目标检测方法(object detection method based on mixed-pooling YOLO,ODMMP-YOLO).ODMMP-YOLO首先将混合池化融入Darknet-53网络构造出一种新颖的DMP(darknet based on mixed pooling)网络模型,能够在下采样阶段有效减少特征图信息的丢失,从而提升识别精度;然后采用GIoU(generalized intersection over union)定位损失衡量真实边框与预测边框之间的距离,有效地提升定位精度;在计算置信度损失时给予误分检测框更多的loss惩罚,有效解决正负样本分布不均衡的问题.在PASCAL VOC 2007数据集上对ODMMP-YOLO进行验证,实验结果表明:与传统YOLOv3目标检测方法相比,ODMMP-YOLO识别部分单独类别时的平均精度AP提升约15％,在识别所有类别时的均值平均精度mAP值提升约5％;与其他主流检测方法相比,ODMMP-YOLO能够更好地识别与定位日常生活中的常见目标物体,且具有较好的视觉效果.