基于GIoU的YOLOv3车辆识别方法

doi:10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2020.05.010

桂林电子科技大学学报 ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (05) : 429-433. DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2020.05.010

基于GIoU的YOLOv3车辆识别方法

程海博, 熊显名

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摘要

针对视频车辆识别方法检测精度不高的问题,提出一种基于GIoU的YOLOv3车辆识别方法。采用Darknet-53预训练模型对实验目标车辆的样本进行迁移学习,用GIoU代替传统IoU评价方法进行训练,将检测车辆分为公交车与小轿车两类。实验结果表明,该方法与采用传统的IoU评价方法训练的YOLOv3相比,车辆识别的mAP提高了15%。