基于改进Tiny-YOLOv3的火灾图像识别算法研究
Research on Fire Image Recognition Algorithm Based on Improved Tiny-YOLOv3作者机构：上海工程技术大学机械与汽车工程学院上海市201620
出 版 物：《农业装备与车辆工程》 (Agricultural Equipment & Vehicle Engineering)
年 卷 期：2022年第60卷第9期
页 面：121-124页
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
主 题：火灾图像识别 Tiny-YOLOv3 改进Tiny-YOLOv3 模型尺寸 检测速度
摘 要：传统图像识别率及识别准确率不高,检测速度比较慢,在计算能力比较低的设备中无法运行等,对此使用改进的Tiny-YOLOv3算法模型解决这些问题。改进的算法模型进一步减少了模型的尺寸,检测速度大大提升,检测准确率与原模型的相比并没有太大变化。实验结果表明,改进的Tiny-YOLOv3算法生成的模型的尺寸为8.5 MB,比原模型更小,同时在数据集上的实时性能表现为25.3 FPS,mAP值为60%左右,性能比原模型更优。
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