典型文献
基于改进的EfficientDet的军用手势检测算法
文献摘要：
针对军用手势检测算法准确率低,速度慢,模型复杂度高等问题,提出一种基于改进的EfficientDet的军用手势检测算法.选择10种常用的军用手势构建军用手势数据集,运用数据增强技术扩充样本数量,降低过拟合;使用k-means算法对数据集中手势目标的先验框进行聚类,得到适合手势目标的先验框尺寸,提高目标检测精度和速度;改进特征融合网络结构,增加中间特征层的特征信息进行融合,得到更加丰富的手势特征,提高手势检测的精确率;使用迁移学习、微调方法等技术加快训练模型的收敛速度,减少训练时间;最后使用DIoU-NMS去掉多余的预测框,得到最终的预测结果.实验结果证明,所提算法预测精确率更高,模型复杂度和计算量更小,可用于实时检测,验证了该算法对军用手势有更高的检测能力,证明算法改进的有效性.
文献关键词：
手势检测;EfficientDet;K-means;特征融合;DIoU
中图分类号：
作者姓名：
刘杰;王智博;刘梦洁
作者机构：
太原工业学院,太原030008;韩国全州大学,韩国 全州55069;太原师范学院,太原030000
文献出处：
引用格式：
[1]刘杰;王智博;刘梦洁-.基于改进的EfficientDet的军用手势检测算法)[J].火力与指挥控制,2022(06):97-106
A类：
B类：
EfficientDet,军用,手势检测,检测算法,速度慢,模型复杂度,建军,数据增强技术,样本数量,过拟合,means,先验框,目标检测,检测精度,改进特征,特征融合网络,中间特征,特征信息,高手,精确率,迁移学习,微调,训练模型,收敛速度,少训练,训练时间,DIoU,NMS,去掉,多余,算法预测,计算量,实时检测,检测能力,算法改进
AB值：
0.391858
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