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| 稿件标题： | 联合ACF与YOLOv3的目标识别方法研究 |
| 稿件作者： | 何伟鑫，邓建球，逯程，丛林虎 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2020.11.027 |
| 科学编辑： | 王国珲 博士（西安工业大学副教授、硕导） |
| 栏目名称： | 基础理论与应用研究 |
| 关键词： | 目标检测； 聚合信道特征； 非极大值抑制；弹库 |
| 文章摘要： | 为提升YOLOv3算法对小目标的检测性能，引入基于聚合信道特征的区域提案方法，提取潜在区域送至YOLOv3网络进行检测；以softNMS算法改进NMS算法，减少检测框误删以及目标漏检的几率，提升了模型的检测精确率。实验结果表明，相比于传统YOLOv3算法，研究改进的YOLOv3算法在弹库人员检测方面的性能更优。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（51605487） |
| 引用本文格式： | 何伟鑫，邓建球，逯程，等.联合ACF与YOLOv3的目标识别方法研究［J］.兵器装备工程学报，2020,41(11):147-153. HE Weixin, DENG Jianqiu, LU Cheng, et al.Research on Target Recognition Method Based on ACF and YOLOv3［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2020,41(11):147-153. |
| 刊期名称： | 2020年11期 |
| 出版时间： | 2020年11月 |
| 上线时间： | 2020年11月28日 |
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