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本文基于改进ＹＯＬＯｖ３－ｔｉｎｙ目标检测神经网络模型，实现了路面坑洞的有效检测。其中，改进的模型用一些稠密块替换原模型中的大部分卷积层，使模型的深度大幅增加，而模型的参数和运行时所需的ＧＰＵ内存显著降低。使用建立的路面坑洞破损数据集训练模型，以ｍＡＰ作为评价模型的指标。同原ＹＯＬＯｖ３－ｔｉ...
一种基于改进Yolov3-Tiny的车辆检测方法.pdf,本发明提供了一种基于改进Yolov3‑Tiny的车辆检测方法,所述方法包括:在Yolov3‑Tiny模型的基础上去除至少一个池化层,并增加三个卷积为3×3且步长为2的卷积层,得到改进后的Yolov3‑Tiny模型;获取车辆图像数据集,并将
摘要:本发明公开了一种基于YOLOV3‑tiny的改进目标检测方法,包括以下步骤:确认要检测的目标种类;获取所有目标标注框的宽高占原图宽高的比例数据;用K‑means算法聚类出9个不同大小的锚框;搭建目标检测神经网络。本发明采用轻量化目标检测网络YOLOV3‑tiny,计算量小,能够在嵌入式硬件中进行目标检测任务并保证实时...
无线通信干扰样式识别是通信抗干扰系统的重要组成部分,针对时频混叠条件下的多通信干扰信号识别问题,论文研究了基于时频图像的干扰信号检测技术,提出了一种针对时频图像的改进型YOLOV3检测算法.相比于原始的YOLOV3-Tiny算法,改进型YOLOV3-Tiny算法达到相同的准确率所需要的训练时间更短.实验结果验证了该算法对多干扰检测...
一种改进的tiny YOLO v3煤矸石快速识别模型 郑道能 （中煤西北能源化工有限公司，内蒙古 鄂尔多斯 017200）摘要：传统的煤矸石分选方法效率低下、安全隐患较大、应用范围受限，现有的基于机器视觉的煤矸石图像识别方法在模型识别速度与精度上难以平衡，未综合考虑输入图像尺寸不一、重要通道权重较低及卷积参数量大对...
为解决在嵌入式设备上实时,高精度检测司机安全驾驶监督的问题,本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny,运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩,在精度不变的情况下减少了改进后神经网络的计算总量和参数总数.并基于NVIDIA的推理框架TensorRT进行了模型层级融合和半精度加速,部署加速后的模型.实验...
本文基于改进YOLOv3 - tiny目标检测神经网络模型,实现了路面坑洞的有效检测。其中,改进的模型用一些稠密块替换原模型中的大部分卷积层,使模型的深度大 幅增加,而模型的参数和运行时所需的GPU内存显著降低。使用建立的路面坑洞破损数据集训练模型,以mAP作为评价模型的指标。同原 YOLOv3 - tiny和YOLOv4 - tiny模型...
摘 要: 为解决在嵌入式设备上实时、高精度检测司机安全驾驶监督的问题, 本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny, 运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩, 在精度不变的情况下减少了改进后神经网络的计算总量和参数总数. 并基于NVIDIA 的推理框架TensorRT 进行了模型层级融合和半精度加速,...