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根据【关键词:
目视航空图,增强地图,目标检测,表达方法,小目标要素
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关键词
基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台
目标检测
作者：
陈为
钟欣童
张婧
李泽辰
来源：
计算机仿真
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
数据增强
目标检测
叶片凸台检测
聚类分析
描述：
的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点，通过聚类分析的方法调整先验框尺寸，同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明，改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了
1
5.85%,召回率提高了2
1
%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD
目标检测
算法。
基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台
目标检测
作者：
陈为
钟欣童
张婧
李泽辰
来源：
计算机仿真
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
数据增强
目标检测
叶片凸台检测
聚类分析
描述：
的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点，通过聚类分析的方法调整先验框尺寸，同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明，改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了
1
5.85%,召回率提高了2
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目标检测
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