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基于改进YOLOv4的目标检测算法

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摘要摘要：随着深度学习的不断进步，已经将应用延伸到光电跟踪设备，优质的检测跟踪算法决定光电跟踪设备的工作效率。本文提出一种改进YOLOv4的检测跟踪算法，结合空洞卷积对其网络结构进行改进，加入空洞空间金字塔池化模型，以此增大感受野，聚合多尺度上下文信息。然后，通过 K-means聚类方法生成更适合目标检测的初始候选框。其次，提出一种对象选择器，用来选择检测和跟踪轨迹中的最优候选框；最后，将最优候选框和跟踪轨

DOI rj806xyyd0/5908082

作者王超

机构地区郑州机电工程研究所河南郑州 450015

出处《科学与技术》 2022年3期

关键词

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2022年05月10日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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科学与技术

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