基于函数改进的YOLOv3车辆检测与识别算法

作     者：宋华杰 周磊 SONG Huajie;ZHOU Lei

作者机构：西安铁路职业技术学院陕西西安710026 西安工程大学陕西西安710048 

出 版 物：《智能科学与技术学报》 (Chinese Journal of Intelligent Science and Technology)

年 卷 期：2023年第5卷第4期

页      面：535-542页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 071102[理学-系统分析与集成] 081103[工学-系统工程] 

基　　金：西安铁路职业技术学院2023年度立项课题(No.XTZY23K12) 

主　　题：YOLOv3 损失函数 非极大值抑制 车辆检测 车型识别 

摘      要：YOLOv3算法在目标检测和识别方面具有检测精度高、速度快等优点,但其损失函数中高宽比部分的损失运算对大目标与小目标的区分不明显,导致损失计算结果精度较差,小目标预测框尺寸不准确。为此,对YOLOv3算法的损失函数进行了改进,将宽高坐标误差部分修改为与目标宽高真实值相关的形式,并将原模型的非极大值抑制函数中有重叠区域的检测框的分数由固定值改为衰减函数的形式,最后对改进模型进行了车辆检测实验。研究表明,改进模型在不影响车辆检测速度的同时,召回率R、精确率P、调和F1值和平均准确度mAP分别提高了0.1、0.105、0.103、0.021,改进模型的整体性能优于原YOLOv3模型。