反卷积YOLOv3算法及其在刑侦领域的应用

作者：胡明娣; 许天倚; 张中茂; 杨洁

来源：计算机应用与软件, 2021, 38(08): 199-205.

• YOLOv3
• 刑侦领域
• 车辆目标检测
• 特征融合

针对YOLOv3在刑侦领域车辆目标检测中对远距离小目标检测效果较弱的问题,提出反卷积YOLOv3算法。对Darknet-53输出的小尺度特征图反卷积后与大尺度特征图进行特征融合,得到更多小目标的特征信息,用add代替concat进行特征融合从而增加描述图像每维度信息量;利用K-means++对车辆目标数据集聚类分析后重设预设框;在公安部重点实验室现场勘验图片库中与YOLOv3、SSD、Faster RCNN算法进行对比实验。结果表明,相较上述三种算法其精确度分别提升3.72、6.53、3.98百分点,召回率分别提升4.92、8.29、5.82百分点。

• 单位
  西安邮电大学; 通信与信息工程学院