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一种基于YOLOv4改进的军事目标检测方法
被引量：
2
1
作者
郭昊昌
于力
刘镇涛
《弹箭与制导学报》
北大核心
2021年第6期53-58,共6页
针对传统的目标检测算法目标背景过于复杂、目标尺度变化过大、目标遮挡预计运动模糊等问题,使用深度学习的目标检测算法来改善。根据自建的军事目标数据集的特点,对最新YOLOv4算法进行网络结构改进,重新计算先验框的数量以及引入空间...
针对传统的目标检测算法目标背景过于复杂、目标尺度变化过大、目标遮挡预计运动模糊等问题,使用深度学习的目标检测算法来改善。根据自建的军事目标数据集的特点,对最新YOLOv4算法进行网络结构改进,重新计算先验框的数量以及引入空间注意力机制。改进后的网络与其他主流目标检测算法相比达到了较高的P_(m)值,同时识别速度F在38.2帧/s,满足军事目标检测的实时性需求。
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关键词
军事
目标
检测
深度学习
目标
检测算法
YOLOv4
军事目标数据集
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职称材料
题名
一种基于YOLOv4改进的军事目标检测方法
被引量：
2
1
作者
郭昊昌
于力
刘镇涛
机构
西安现代控制技术研究所
出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2021年第6期53-58,共6页
文摘
针对传统的目标检测算法目标背景过于复杂、目标尺度变化过大、目标遮挡预计运动模糊等问题,使用深度学习的目标检测算法来改善。根据自建的军事目标数据集的特点,对最新YOLOv4算法进行网络结构改进,重新计算先验框的数量以及引入空间注意力机制。改进后的网络与其他主流目标检测算法相比达到了较高的P_(m)值,同时识别速度F在38.2帧/s,满足军事目标检测的实时性需求。
关键词
军事
目标
检测
深度学习
目标
检测算法
YOLOv4
军事目标数据集
Keywords
military object detection
deep learning algorithm
YOLOv4
military target data set
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于YOLOv4改进的军事目标检测方法
郭昊昌
于力
刘镇涛
《弹箭与制导学报》
北大核心
2021
2
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