针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其...针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其次使用InceptionV2和PSConv(Poly-Scale Convolution)多尺度特征提取方法提升网络多尺度预测能力;最后结合scSE(Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze&Excitation’)注意力机制,重构主干网络输出特征。实验结果证明该算法具有较高检测准确度,并且检测速度满足实际需求。优化后的算法性能得到极大提升,可推广应用于其他目标检测中。展开更多
文摘针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其次使用InceptionV2和PSConv(Poly-Scale Convolution)多尺度特征提取方法提升网络多尺度预测能力;最后结合scSE(Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze&Excitation’)注意力机制,重构主干网络输出特征。实验结果证明该算法具有较高检测准确度,并且检测速度满足实际需求。优化后的算法性能得到极大提升,可推广应用于其他目标检测中。
