基于YOLOV3的改进目标检测识别算法

摘要

经过近几十年不断的研究和发展,红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用,亦成为当今的热门话题.为进一步提高模型的检测识别性能,提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法.首先,通过分析红外目标的检测特性,改进了原始算法的特征提取网络,融合KL-LOSS,在原网络预测目标位置的基础上,进一步预测了位置的准确度标准差,并结合Soft-NMS算法用于改善网络的检测准确度;其次,针对红外目标相对三通道彩色图像的特征量少的问题,在检测层前融合了SKNET模块,使网络更加关注目标的有用特征;最后,给出改进网络训练的新的损失函数及前向传播算法流程.实验结果表明:改进的KS-YOLO网络在目标域(实拍空中红外目标数据集)上的平均AP性能值要优于原来的YOLOV3网络2.4个百分点,预测时间比YOLOV3实用性更好、更快.