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[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)的yolov3-tiny網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010010170.3 申請(qǐng)日: 2020-01-06
公開(公告)號(hào): CN113076788A 公開(公告)日: 2021-07-06
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 卿粼波;俞辰;滕奇志;何小海;胡亮 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 四川大學(xué)
主分類號(hào): G06K9/00 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 610065 四川*** 國(guó)省代碼: 四川;51
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 改進(jìn) yolov3 tiny 網(wǎng)絡(luò) 交通 標(biāo)識(shí) 檢測(cè) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于改進(jìn)的yolov3-tiny網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)方法,其特征在于主要包括以下步驟:

(1)數(shù)據(jù)集及網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)處理,選取CCTSDB數(shù)據(jù)集的部分圖片,隨機(jī)分配訓(xùn)練集數(shù)據(jù)、測(cè)試集數(shù)據(jù)、驗(yàn)證集數(shù)據(jù),修改初始候選框的個(gè)數(shù),同時(shí)使用Kmeans方法重置初始候選框(anchors)的寬和高;

(2)卷積層及目標(biāo)檢測(cè)層的增添,在yolov3-tiny的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)第二個(gè)卷積層后面增添了兩個(gè)不同卷積核數(shù)的卷積層,并且在原有的目標(biāo)檢測(cè)層的基礎(chǔ)上添加了一個(gè)新的目標(biāo)檢測(cè)層,增添到了三個(gè)目標(biāo)檢測(cè)層;

(3)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行密集連接,對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層采用部分密集連接,對(duì)于密集連接的卷積層減少了卷積核的個(gè)數(shù);

(4)將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入改進(jìn)后的yolov3-tiny(Improved-yolov3-tiny)進(jìn)行訓(xùn)練,將測(cè)試集的隨機(jī)圖片輸入訓(xùn)練好的Improved-yolov3-tiny網(wǎng)絡(luò),以進(jìn)行交通標(biāo)識(shí)的檢測(cè)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)的yolov3-tiny網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)方法,其特征在于步驟(1)中網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)處理,網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)處理將原有anchors的個(gè)數(shù)由6個(gè)改為9個(gè),所述9個(gè)anchors寬和高的值由Kmeans方法重新聚類得到。

3.如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)的yolov3-tiny網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)方法,其特征在于步驟(2)中目標(biāo)檢測(cè)層的增添,利用輸出的16倍降采樣特征圖與經(jīng)過2倍上采樣的32倍降采樣特征圖進(jìn)行拼接,建立輸出為16倍降采樣的特征融合目標(biāo)檢測(cè)層,原有的兩個(gè)目標(biāo)檢測(cè)層增添到三個(gè)目標(biāo)檢測(cè)層。

4.如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)的yolov3-tiny網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)方法,其特征在于步驟(3)中對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行密集連接,將增添目標(biāo)檢測(cè)層后的網(wǎng)絡(luò)的部分卷積層兩兩都進(jìn)行了連接,使得密集連接網(wǎng)絡(luò)中每一層都接受它前面所有層的特征作為輸入,同時(shí)對(duì)檢測(cè)層也進(jìn)行了密集連接,使每個(gè)檢測(cè)層都接受它前面所有檢測(cè)層的特征作為輸入。

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