典型文献
基于YOLOv3-tiny的视频监控目标检测算法
文献摘要：
目标检测算法在视频监控领域有着较大的实用价值.针对当前在资源受限的视频监控系统中实现实时目标检测较为困难的情况,提出了一种基于YOLOv3-tiny改进的 目标检测算法.该算法在YOLOv3-tiny架构的基础之上,通过添加特征重用来优化骨干网络结构,并提出全连接注意力混合模块来学习到更丰富的空间信息,更适合资源约束条件下的 目标检测.实验数据表明,该算法相比于YOLOv3-tiny在模型体积降低39.2％,参数量降低39.8％,且在VOC数据集上提高了 2.7％的mAP,在提高检测精度的同时显著降低了模型资源占用.
文献关键词：
目标检测;视频监控;YOLOv3;特征重用;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
王均成;贺超;赵志源;邹建纹
作者机构：
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065;先进网络与智能互联技术重庆市高校重点实验室,重庆400065;泛在感知与互联重庆市重点实验室,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]王均成;贺超;赵志源;邹建纹-.基于YOLOv3-tiny的视频监控目标检测算法)[J].电子技术应用,2022(07):30-33,39
A类：
B类：
YOLOv3,tiny,目标检测算法,资源受限,视频监控系统,实时目标检测,加特,特征重用,骨干网络,全连接,混合模块,空间信息,合资,资源约束,参数量,VOC,mAP,高检,检测精度,模型资源,资源占用,注意力机制
AB值：
0.359453
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