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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLOv4模型的道路多目标检测(续)

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLOv4模型的道路多目标检测(续)

目录

3.2 基于BDD100K数据集的YOLOv4算法训练 

3.2.1 YOLOv4算法训练 

3.2.2 YOLOv4算法评测及问题分析 

3.3 基于PAN++的改进多尺度YOLOv4_5D算法 

3.3.1 通道注意力机制与可变形卷积 

3.3.2主干网络优化 

3.3.3特征融合模块优化 

3.3.4锚框聚类算法优化 

4 基于感受野增强模块的道路多目标检测算法 

 4.1 基于空间空洞卷积模块的感受野增强机制 

4.1.1 空洞卷积 

4.1.2 空间空洞卷积模块 

4.2 基于无锚框的多检测头结构 

4.2.1 基于锚框机制的检测头 

4.2.2 改进的多尺度无锚框检测头 

4.3 损失函数设计 

 4.3.1 分类损失函数设计 

4.3.2 回归损失函数设计 

5 基于YOLOv4_5D的道路多目标检测算法实验 

5.1 数据集构建 

5.3 实验结果对比及可视化分析  

5.3.1改进算法与基线算法性能对比 

5.3.2 改进算法与主流目标检测算法对比 

5.3.3改进模块消融实验 

5.3.4 检测结果可视化分析 

5.4 道路多目标检测算法在智能驾驶平台的应用  

5.4.1 智能驾驶平台介绍 

5.4.2 道路多目标检测算法实车应用 


本文篇幅较长,分为上下两篇,上篇详见基于改进YOLOv4模型的道路多目标检测

3.2 基于BDD100K数据集的YOLOv4算法训练 


为了分析YOLOv4算法在BDD100K数据集上的性能瓶颈,将YOLOv4目标检测算法在 BDD100K数据集上进行训练,100K代表该数据集数据总量为100000,是属于比较大型的 数据集。该数据集由加州大学AI实验室(BAIR)发布。BDD100K数据集是专门针对智能 驾驶检测场景发布的,目前规模最大的数据集[30]。BDD100K包含的道路场景复杂多样, 能够很好的模拟真实驾驶场景。BDD100K数据集原始数据由10万段高清路测视频组成, 其中每个路测视频大约40秒,视频帧率为30帧每秒。数据集制作规则为通过平均频率的 抽帧得到100K张图片。其中7万张有标签图片划分为训练集,1万张有标签图片作为验证集

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