[发明专利]一种三尺度特征的YOLOv4-tiny目标检测算法

摘要

本发明提出了一种三尺度特征的YOLOv4‑tiny目标检测算法，解决原YOLOv4‑tiny在小目标检测上精度不高及重叠情况下漏检的问题；首先下载当前目标检测领域通用数据集tt100k数据集与LISA数据集，并进行数据增强；其次使用标准YOLOv4‑tiny网络对两个数据增强后的通用数据集进行训练，检测其性能；然后针对标准YOLOv4‑tiny模型中仅输出两个尺寸特征图造成小目标漏检的问题，提出一种三尺度特征的YOLOv4‑tiny目标检测算法，并对改进算法模型进行训练；最后对比标准YOLOv4‑tiny模型，分析测试结果；本发明提出的基于三尺度特征图的改进YOLOv4‑tiny算法，提出了改进结构，加入了第三尺度特征图；改进后的YOLOv4‑tiny算法对小目标检测与重叠情况下目标的检测精度均有提高，且本发明改进后的YOLOv4算法鲁棒性较好，可用于多个数据集的性能提升。