基于改进Yolov3-Tiny的加油站目标检测算法研究

文档摘要：针对加油站场景中的目标检测算法存在检测精度低的问题,提出一种基于Yolov3-Tiny的加油站场景目标检测改进算法.该算法以Yolov3-Tiny模型为基础网络,引入Yolov4算法提出的Mosaic图像增强方式进行数据预处理,采用密集连接模块重构特征提取网络,并将CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)注意力模块与金字塔池化模块(PyramidPoolingModule)加入到网络中,最终实现了加油站场景下的目标检测.实验结果表明,改进的算法相比于原算法的总体mAP提升了8.2％,能更有效地应用于加油站目标检测中.

Abstract：WepresentanimprovedtargetdetectionalgorithmbasedonYolov3-Tinyforgasstationscenebecauseofthelowaccuracyoftargetdetectionalgorithmingasstationscenes.ThisalgorithmtakesYolov3-Tinymodelasthebasicnetwork,innovatesMosaicimageenhancementmethodproposedinYolov4algorithmfordatapreprocessing,usesdenseconnectionmodulestoreconstructthefeatureextractionnetwork,andaddsCBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule)attentionmechanismandPyramidPoolingModuleintothenetwork,finallytargetdetectioninthegasstationsceneisrealized.TheexperimentalresultsshowthattheimprovedalgorithmimprovestheoverallmAPby8.2％comparedwiththeoriginalalgorithm,andcanbemoreeffectivelyappliedtogasstationtargetdetection.

作者：张利巍  杨万帅Author：ZHANGLiwei  YANGWanshuai
作者单位：东北石油大学物理与电子工程学院,黑龙江大庆163318
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(3)
分类号：TP183
关键词：目标检测  密集连接模块  注意力机制  金字塔池化模块  图像增强  
Keywords：targetdetection  denseconnectionmodule  attentionmechanism  pyramidpoolmodule  imageenhancement  
机标分类号：TP311TN911.73TP183
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：基于改进Yolov3-Tiny的加油站目标检测算法研究[
期刊论文]  吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(3)张利巍  杨万帅针对加油站场景中的目标检测算法存在检测精度低的问题,提出一种基于Yolov3-Tiny的加油站场景目标检测改进算法.该算法以Yolov3-Tiny模型为基础网络,引入Yolov4算法提出的Mosaic图像增强方式进行数据预处理,采用密集连接...参考文献和引证文献
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关键词：目标检测,密集连接模块,注意力机制,金字塔池化模块,图像增强,

2024-10-4 00:40 上传 基于改进Yolov3-Tiny的加油站目标检测算法研究.pdf

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