【摘 要】
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为了加强在复杂场景下的湿地鸟类目标检测,提高在复杂场景下对湿地鸟类检测的定位精度和准确率,研究员使用了经过改进的YOLOv3算法。首先改进了YOLOv3的检测框,引入了预测框
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为了加强在复杂场景下的湿地鸟类目标检测,提高在复杂场景下对湿地鸟类检测的定位精度和准确率,研究员使用了经过改进的YOLOv3算法。首先改进了YOLOv3的检测框,引入了预测框的不确定回归。其次改进了网络结构,设计了Darknet-Bird网络,使算法更加符合实际需求。实验结果表明:改进后的YOLOv3算法对于实验目标的精确度为86.6%,比原有算法提高了6.6%。综上所述该算法可以有效、精确地检测目标,符合实验的需求。
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