一种改进YOLO v3的货车车轮检测算法

摘要

针对YOLO v3算法在检测货车车轮中准确度不高的问题,提出一种改进YOLO v3算法的货车车轮检测方法.利用K-means算法对数据集进行聚类,实现先验框的自定义,从而使之符合特定物体的尺寸;采用LossCIOU和Mish激活函数提高精度并应用在货车车轮识别中进行验证.实验结果表明:改进后的mAP提高了6.67％,漏检率降低了36.34％.