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题名基于深度学习的YOLO目标检测综述
被引量：235
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作者
邵延华
张铎
楚红雨
张晓强
饶云波
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机构
西南科技大学信息工程学院
电子科技大学
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期3697-3708,共12页
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基金
国家自然科学基金(61601382)
四川省科技计划(2019YJ0325,2020YFG0148,2021YFG0314)。
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文摘
目标检测是计算机视觉领域的一个基础任务和研究热点。YOLO将目标检测概括为一个回归问题,实现端到端的训练和检测,由于其良好的速度-精度平衡,近几年一直处于目标检测领域的领先地位,被成功地研究、改进和应用到众多不同领域。该文对YOLO系列算法及其重要改进、应用进行了详细调研。首先,系统地梳理了YOLO家族及重要改进,包含YOLOv1-v4,YOLOv5,Scaled-YOLOv4,YOLOR和最新的YOLOX。然后,对YOLO中重要的基础网络,损失函数进行了详细的分析和总结。其次,依据不同的改进思路或应用场景对YOLO算法进行了系统的分类归纳。例如,注意力机制、3D、航拍场景、边缘计算等。最后,总结了YOLO的特点,并结合最新的文献分析可能的改进思路和研究趋势。
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关键词
目标检测
YOLO
深度学习
卷积神经网络
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Keywords
Object detection
YOLO
Deep learning
Convolutional Neural Network(CNN)
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种亮度融合的视频增强方法
被引量：7
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作者
侯雷
饶云波
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机构
徐州工程学院信电工程学院
电子科技大学计算机学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期132-138,共7页
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基金
江苏省高校自然科学基金项目(10KJD110007)
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文摘
为了提高低照度视频的视觉效果,常常利用高质量白天亮度来增强夜间(低照度)视频。本文提出了一种亮度融合的视频增强方法。首先为了获取白天背景,采用了平均K帧的方法,然后使用Retinex理论,提取了白天背景和夜间视频帧的亮度,同时为了增强夜间移动物,采用帧差法提取了夜间视频帧的移动物,最后利用相同场景的白天背景亮度融合夜间帧的视频增强方法,为了改善夜间移动物体的感知度,提出了基于高斯滤波器的方法平滑移动物边界,使得增强结果更自然。实验结果表明了该算法在提高视觉质量上的有效性,且优于传统的方法。
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关键词
视频增强
亮度融合
运动分割
高斯滤波器
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Keywords
video enhancement
illumination fusion
motion segmentation
Gaussian filter
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名IT高职院校课程设置的研究
被引量：9
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作者
张应辉
饶云波
周明天
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机构
成都东软信息技术学院
电子科技大学计算机学院
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出处
《职业技术教育》
2006年第10期51-53,共3页
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文摘
IT高职院校课程设置应坚持以就业为导向，把学生的职业适应能力和应变能力作为课程目标的基本要素；课程设置应与市场需求、行业标准、国际高等教育标准接轨；强调计算机教学和外语教学并重、学历教育与职业资格培训并重，课程设置突出个性化成才的原则；构建课程设置的保障体系，在师资、培养模式、教学方法、教材建设方面予以配合。
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关键词
IT
高职院校
课程设置
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Keywords
IT
higher vocational schools
curriculum setup
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分类号
G718.5
[文化科学—职业技术教育学]
G423.02
[文化科学—课程与教学论]
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