基于改进YOLOv3的实时人手检测算法

摘要

针对目前人手检测方法在实时性和高精度方面难以均衡的情况,提出一种改进YOLOv3的实时人手检测算法。通过结合FPN和特征融合增加多尺度检测,并采用K-means算法得到预设的锚框值。改进算法在测试集上的平均检测精度达到57.61%,比原YOLOv3提升3.58%;检测速度每秒达到23.8帧,满足实时性需求。