基于改進(jìn)YOLOv4的多目標(biāo)光盤檢測算法

摘要： 針對已有兩階段目標(biāo)檢測算法推理速度較慢，輕量化模型在小數(shù)據(jù)集上效果較差的問題，提出了一種基于單階段目標(biāo)檢測YOLOv4改進(jìn)的多目標(biāo)識(shí)別算法。本文以光盤檢測為例，利用多目標(biāo)檢測完成對光盤圖片的識(shí)別與分類。利用餐盤邊緣特征相似的特點(diǎn)，對逐個(gè)餐盤進(jìn)行識(shí)別，判定是否為光盤。為保留顯著特征而加入注意力機(jī)制以及池化方式，并采用輕量化網(wǎng)絡(luò)加快推理速度。通過多尺度融合的方式提高模型準(zhǔn)確率，達(dá)到... （共7頁）