基于YOLOv3的人員照片標識識別算法研究
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:1941 K
標簽: 目標檢測 YOLOv3改進 深度學習
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文檔介紹:軍隊人員著裝配飾信息數(shù)量較大以及時效性強,人工錄入信息存在工作量大、時效性低的問題。開展軍人人員證件照片識別技術的研究,設計和實現(xiàn)深度學習算法完成軍兵種、軍銜、級別等要素的自動識別。通過對軍人證件照片各個區(qū)域進行標注,完成了對軍人證件照片訓練及測試數(shù)據(jù)集構建,對所有照片脫密處理。基于使用GIoU改進損失函數(shù),并加入通道注意力機制以及自適應特征融合的YOLOv3 算法對軍官數(shù)據(jù)集進行訓練,得到了軍官數(shù)據(jù)集訓練模型,實現(xiàn)了對軍官照片軍兵種、軍銜、級別等要素的自動識別。
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