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同一场景下超大尺度差异物体的识别和定位方法
王一婷, 张柯, 李捷, 郝宗波, 段昶, 朱策
计算机应用
2020, 40 (12):
3520-3525.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040466
近年来，深度学习在物体检测方面取得了非常好的效果和突飞猛进的发展，但在某些特殊场景下，如要求同时检测尺度相差极大的目标物体（相差大于100倍）时，现有的物体识别方法的性能急剧下降。针对同一场景下超大尺度差异物体识别与定位问题，对YOLOv3框架进行了改进，结合图像金字塔技术来提取图像的多尺度特征；并在训练过程中，针对不同尺度的目标提出采用动态交并比（IoU）的策略，此策略可以更好地解决样本不均衡的问题。实验结果表明，该模型对同一场景下超大超小物体的识别能力有了明显的提升。将之应用于机场环境，取得了较好的应用效果。
参考文献 |
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