Misp－YOLO： 加油站場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)

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摘要：針對(duì)Yolov3－Tiny算法在加油站監(jiān)控場(chǎng)景檢測(cè)時(shí)由于數(shù)據(jù)特征提取不充分而導(dǎo)致檢測(cè)精度低、 漏檢率高等問(wèn)題， 提出一種基于加油站場(chǎng)景的Misp－YOLO（You Only Look Once）目標(biāo)檢測(cè)算法。首先引入Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法， 使圖片包含更多特征信息； 其次使用InceptionV2和PSConv（Poly－Scale Convolution）多尺度特征提取方法提升網(wǎng)絡(luò)多尺度預(yù)測(cè)能力； 最后結(jié)合scSE（Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’）注意力機(jī)制， 重構(gòu)主干網(wǎng)絡(luò)輸出特征。（剩余10747字）