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  • 1 篇 期刊文献

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  • 1 篇 yolov3算法
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机构

  • 1 篇 北京交通大学
  • 1 篇 河北科技大学

作者

  • 1 篇 宋子盈
  • 1 篇 张宇
  • 1 篇 杨奎河

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=深度可分离残差模型"
1 条 记 录,以下是1-10 订阅
排序:
基于改进 YOLOv3 的自然场景下鸟类检测算法
收藏 引用
激光与光电子学进展 2022年 第18期59卷 329-336页
作者: 宋子盈 杨奎河 张宇 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044 河北科技大学信息科学与工程学院 河北石家庄050018
针对自然场景下鸟类检测任务中存在模型参数量大、计算量高和正负样本严重不平衡的问题,提出了YOLOBIRDS算法。一方面,对特征提取网络模型进行修改,将标准卷积神经网络结构修改为深度可分离残差模型。另一方面,对损失函数进行修改,将目... 详细信息
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