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基于YOLOv4改进算法的乒乓球识别: 收藏
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引用; 《科技创新与应用》2020年第27期10卷 74-76页; 作者：谈小峰王直杰东华大学信息科学与技术学院上海201620; 传统的基于颜色分割的乒乓球识别方法易受光线、清晰度影响,鲁棒性较低。为解决这一问题,对YOLOv4进行改进,用K-means聚类设计先验框,增强尺度适应性。针对乒乓球尺寸,裁剪网络分支并压缩卷积层,加快特征提取速度。针对采集数据正负样...; 传统的基于颜色分割的乒乓球识别方法易受光线、清晰度影响,鲁棒性较低。为解决这一问题,对YOLOv4进行改进,用K-means聚类设计先验框,增强尺度适应性。针对乒乓球尺寸,裁剪网络分支并压缩卷积层,加快特征提取速度。针对采集数据正负样本不均衡,改进损失函数,提高预测框边界准确度。使用快速NMS算法加速预测过程,提高模型的计算速度。实验结果表明,基于YOLOv4的改进模型在乒乓球识别任务中精度达到94.12%,帧处理速率达到39.34fps。; 来源：详细信息评论

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