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摘要
为解决航天设备复杂构件分类检测时缺少数据集、识别困难等问题，在三维建模软件上对构件不同角度截图制作数据集，对数据进行增广。提出一种基于改进YOLOv4算法的航天设备复杂构件分类识别算法，将YOLOv4算法中残差卷积块的个数由5个调整为3个，各部分通道数缩减一半。只采用上采样结构，省略下采样结构，减少训练参数，精简网络结构。实验结果表明，改进的YOLOv4目标检测算法训练速度快，检测精度高，在航天复杂构件图像验证集上的误差降至0.66,mAP达到97.63%，性能优于同类算法。
- 出版日期2022
- 单位南京航空航天大学
