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摘要
为了提高工业现场等复杂场景下的小目标检测的准确率，降低工业现场的安全事故发生率，基于YOLOv3提出了一种改进多尺度特征融合方法。该方法增加了Inception＿shortcut模块，优化网络的输出宽度，使用工业现场的监控视频作为数据集以及利用k-means算法对检测目标重新聚类，引入了PANet多尺度特征融合结构，精简了YOLOv3的网络检测输出层。在创建工业现场安全帽、安全绳数据集FHPD、FSRPD以及PASCAL VOC2007数据集上的实验结果表明，改进算法的mAP比原始YOLOv3提高了许多。改进的多尺度特征网络融合增加了参数，但检测速度仍满足算法的实时性要求。
- 出版日期2022
- 单位江南大学
