一種基于改進(jìn)YOLOv3-tiny的輕量級(jí)軌道緊固件檢測(cè)算法_第1頁(yè)
一種基于改進(jìn)YOLOv3-tiny的輕量級(jí)軌道緊固件檢測(cè)算法_第2頁(yè)
一種基于改進(jìn)YOLOv3-tiny的輕量級(jí)軌道緊固件檢測(cè)算法_第3頁(yè)
一種基于改進(jìn)YOLOv3-tiny的輕量級(jí)軌道緊固件檢測(cè)算法_第4頁(yè)
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一種基于改進(jìn)YOLOv3-tiny目前在軌道緊固件檢測(cè)領(lǐng)域，使用廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是基于Yolo系列的目標(biāo)檢測(cè)方法。由于YOLO系列算法在速度和精度上的優(yōu)勢(shì)，其YOLOv3YOLOv2YOLOv1在速度和精度上都有顯著的提YOLOv3-tiny的輕量級(jí)軌道緊固件檢測(cè)算法，針對(duì)傳YOLOv3-tiny存在的問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)，并且在多種數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)目前，基于深度學(xué)習(xí)的軌道緊固件檢測(cè)算法已經(jīng)取得了一定的成果，然而現(xiàn)有的算法存在著檢測(cè)精度不夠高、檢測(cè)速度過(guò)慢、檢測(cè)效果不穩(wěn)YOLOv3-tiny算法中，網(wǎng)絡(luò)的整體設(shè)計(jì)以及代碼實(shí)現(xiàn)都非常簡(jiǎn)單（一）OpenCV（二）YOLOv3-tiny網(wǎng)絡(luò)提取出候選框，以及與目YOLOv3-tiny原有算法進(jìn)行改造，主要包括（一）Track-BeltTrack-Pack-V215個(gè)轉(zhuǎn)（二）YOLOv3-tinyIoU作為標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算FPS：FullFramePerSecond（三）FPS相比提升了4%，在精確度上提升了0.6%。YOLOv3-tinyYOLOv3-集上獲得更好的檢測(cè)性能，特別是在精確度和速度上具有更高的穩(wěn)定性。

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