TY - Jour A2 - Ali，Rahman Au - Aumad，Tanvir Au - Ma，yinglong Au - Yahya，Muhammad Au - Au - Au - Au - Au - Au - 纳兹尔，Shah Au - Hazir，Amin UL PY - 2020 DA - 2020/06/06- 通过修改的yolo神经网络的对象检测SP - 8403262 VL - 2020 AB - 在对象检测领域，最近，实现了巨大的成功，但仍然是一种非常具有挑战性的任务，以快速地检测和识别物体。人类可以轻松地检测和识别图像或视频中的多个对象，而无论物体的外观如何，对于计算机来说，识别和区分事物是挑战性的。在本文中，提出了一种基于修改的YOLOV1的神经网络，用于对象检测。新的神经网络模型以下列方式得到改善。首先，对YOLOV1网络的损耗功能进行了修改。改进的模型用比例风格取代了边缘风格。与旧损失功能相比，新的更灵活，更合理，在优化网络错误时。其次，添加了空间金字塔汇集层;第三，具有卷积核的成立模型1  *  1 is added, which reduced the number of weight parameters of the layers. Extensive experiments on Pascal VOC datasets 2007/2012 showed that the proposed method achieved better performance. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8403262 DO - 10.1155/2020/8403262 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -