TY -的AU -艾哈迈德,坦维尔AU - Ma,迎龙盟,Yahya默罕默德盟-艾哈迈德,Belal盟——纳齐尔沙非盟-哈克,阿明ul PY - 2020 DA - 2020/06/06 TI -对象检测通过修改YOLO神经网络意思SP - 8403262六世- 2020 AB -检测领域的对象,最近,获得巨大的成功,但仍然是一个非常具有挑战性的任务与快速准确检测和识别物体。人类可以在图片或视频检测和识别多个对象轻松不管对象的外观,但对于计算机识别和区分是具有挑战性的事情。本文基于修改YOLOv1神经网络提出了目标检测。新的神经网络模型在以下方面得到了改进。首先,修改了的损失函数YOLOv1网络。改进的模型取代了保证金比例风格风格。相比旧的损失函数,新的更灵活和更合理的优化网络错误。其次,添加一层空间金字塔池;第三,一个初始模型的卷积核1 ∗ 1添加,减少重量参数层的数量。广泛的帕斯卡VOC 2007/2012数据集上的实验表明,该方法取得了更好的性能。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8403262 - 10.1155 / 2020/8403262摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER