针对传统的目标检测算法目标背景过于复杂、目标尺度变化过大、目标遮挡预计运动模糊等问题，使用深度学习的目标检测算法来改善。根据自建的军事目标数据集的特点，对最新YOLOv4算法进行网络结构改进，重新计算先验框的数量以及引入空间注意力机制。改进后的网络与其他主流目标检测算法相比达到了较高的■值，同时识别速度F在38.2帧/s,满足军事目标检测的实时性需求。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
