【摘 要】
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YOLO算法对小目标检测的精度不佳,且狗脸存在部分遮挡及肤色与背景颜色较为相似等问题,识别难度较大。为此在YOLOv3框架基础上,利用深度残差网络在特征提取方面的优势改进YOLOv3的网络,提出基于YOLO和深度残差混合网络的狗脸识别方法(YOLO-resnet)。实验结果表明,YOLO-resnet在ImageNet数据集上的检测准确率高达99.2%,明显高于其他深度学习目标检测算法,特别在小目
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京审计大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773220),国家重点研究项目(2016YFC0203301),江苏省自然科学基金项目(BK20150523)。
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YOLO算法对小目标检测的精度不佳,且狗脸存在部分遮挡及肤色与背景颜色较为相似等问题,识别难度较大。为此在YOLOv3框架基础上,利用深度残差网络在特征提取方面的优势改进YOLOv3的网络,提出基于YOLO和深度残差混合网络的狗脸识别方法(YOLO-resnet)。实验结果表明,YOLO-resnet在ImageNet数据集上的检测准确率高达99.2%,明显高于其他深度学习目标检测算法,特别在小目标和目标面部部分被遮挡情形下的检测方面有明显提升。
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