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王春辉 (王春辉.) | 王全民 (王全民.)

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摘要:

为了提高卷积神经网络在学生行为识别应用的检测精度,本文使用K-means聚类对特有数据集进行聚类得到更适应的anchor box,并且提出一种基于改进损失函数的YOLOv3网络模型.该网络模型将原有的平方和损失函数权重进行动态转化,注重计算连续变量的损失.新的损失函数能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速.实验结果表明,基于改进损失函数的深度卷积神经网络应用对"抬头""低头""说话"3种姿态的识别均有提高.

关键词:

K-means YOLOv3网络 图像增强 姿态识别 损失函数

作者机构:

  • [ 1 ] [王春辉]北京工业大学信息学部,北京,100020
  • [ 2 ] [王全民]北京工业大学信息学部,北京,100020

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来源 :

计算机与现代化

ISSN: 1006-2475

年份: 2020

期: 7

页码: 90-96

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