基于改进YOLO v3算法的零件目标快速检测方法

作者：黄家才; 邹俊; 丁凌; 陈田

来源：南京工程学院学报(自然科学版), 2020, 18(03): 6-11.

DOI：10.13960/j.issn.1672-2558.2020.03.002

• 零件检测
• 深度学习
• 改进YOLO v3
• 快速检测
• 图像增强

针对通用算法在小规模数据集时零件目标检测效率不高的问题,提出一种基于YOLO v3算法的改进网络.改进YOLO v3算法针对数据集的特点,在充分保留深度卷积网络特征提取能力的基础上,减少网络层数、模型参数量和检测特征图,能够有效提高算法检测速度.对比试验证明,改进YOLO v3算法与原YOLO v3算法相比,两者的检测效果没有明显差距,但改进YOLO v3算法的检测效率得到了明显提升.

• 单位
  南京工程学院