| 改进的YOLOv3算法对伪装目标检测 |
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| 引用本文： | 吴涛,王伦文,朱敬成.改进的YOLOv3算法对伪装目标检测[J].火力与指挥控制,2022,47(2):114-120+126. |
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| 作者姓名： | 吴涛 王伦文 朱敬成 |
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| 作者单位： | 国防科技大学电子对抗学院,合肥 230037 |
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| 摘 要： | 针对现有算法对伪装目标检测效率较低的问题，提出了一种基于改进YOLOv3网络的伪装目标检测算法。该算法在现有数据集下，对算法的先验框进行重聚类；依据Darknet53多次利用残差块的特点，将残差网络的级联方式由单级跳连改为多级跳连，改善误差在网络中的回传效果；在网络中添加了注意力模块，增加有用特征的检测权重。实验结果表明，与原始算法相比，改进后的算法模型具有较低的损失值且平均精度均值提高了约4.35%。
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| 关 键 词： | 伪装目标 目标检测 注意力机制 残差网络 |
Camouflage Target Detection Based on an Improved YOLOv3 Algorithm |
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| WU Tao,WANG Lun-wen,ZHU Jing-cheng.Camouflage Target Detection Based on an Improved YOLOv3 Algorithm[J].Fire Control & Command Control,2022,47(2):114-120+126. |
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| Authors: | WU Tao WANG Lun-wen ZHU Jing-cheng |
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