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15.85%,召回率提高了21%,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。
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