改进YOLOv3的轻量级车辆目标检测算法

作     者：陈义平 刘世圣 时颖 Chen Yiping;Liu Shisheng;Shi Ying

作者机构：黑龙江科技大学电子与信息工程学院哈尔滨150022 

出 版 物：《黑龙江科技大学学报》 (Journal of Heilongjiang University of Science And Technology)

年 卷 期：2022年第32卷第5期

页      面：679-685页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：哈尔滨市人工智能协会重点项目(ZKYLX0004) 

主　　题：YOLOv3 轻量级 车辆检测 深度学习 智能交通 

摘      要：为提升复杂交通环境下智能交通系统对车辆检测的实时性与检测率,提出一种轻量级YOLOv3车辆目标检测算法。采用Mosaic数据增强,引入MobileViT特征提取网络,通过优化激活函数、损失函数和非极大值抑制算法等手段验证车辆目标的检测性能。结果表明,与传统的YOLOv3算法相比,准确率提高了0.46%,参数量和训练时间分别减少了57.96%和29%,FPS提升了近40%,漏检问题得到了有效改善。