在遮挡目标识别中，目标可能会被其他物体遮挡，导致目标的部分有效特征丢失或变形。目标有效特征的减少，使得单一YOLOv4（You Only Look Once version 4）无法准确识别锚框的初始值，使得模型目标识别困难。为此，引入K-means++算法...
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在遮挡目标识别中，目标可能会被其他物体遮挡，导致目标的部分有效特征丢失或变形。目标有效特征的减少，使得单一YOLOv4（You Only Look Once version 4）无法准确识别锚框的初始值，使得模型目标识别困难。为此，引入K-means++算法改进单一YOLOv4算法，提出基于改进YOLOv4的遮挡目标识别算法。通过非下采样Contourlet变换划分图像为低频部分和高频部分，分别利用线性增强函数和改进的自适应阈值增强图像，并经由非下采样Contourlet逆变换生成重建图像，对其执行模糊对比度增强。选取YOLOv4作为目标识别基础模型，采用深度可分离卷积替代模型中部分卷积，并替换特征金字塔为递归特征金字塔，提升小目标和遮挡目标的特征学习能力。引入K-means++算法自适应获取锚框，优化锚框初始值，并利用完全交并比和交叉熵构建损失函数，训练改进的YOLOv4并将增强后图像输入其中，实现遮挡目标识别。实验结果表明，所提方法能够有效识别图像目标，且识别结果P-R曲线更理想。
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