摘要：YOLO系列算法的简化版本YOLOv3-Tiny具有较为简单的网络框架,对GPU显存要求较低,该算法虽然实时性较高,却存在精度较低的问题,在识别行车目标方面不能得到精确的结果。对此,本文首先改变输入图片的大小,目的是获取图片更多的横向信息,使得网络更容易学习行车的信息,其次改进算法的网络结构提高算法的精度,最终得出改进的YOLOv3-Tiny算法。实验结果表明,改进之后的算法在保证实时性的情况下,提高了精确性。

关键词：深度学习 行车检测 聚类 

单位：南京航空航天大学电子信息工程学院; 江苏南京210016; 南京航空航天大学无人机研究院; 江苏南京210016