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- [5] The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective[J] . Mark Everingham,S. M. Ali Eslami,Luc Gool,Christopher K. I. Williams,John Winn,Andrew Zisserman.International Journal of Computer Vision . 2015 (1)
基于改进损失函数的YOLOv3网络
被引：51
作者：
吕铄
[1
,2
,3
]
蔡烜
[4
]
冯瑞
[1
,2
,3
]
机构：
[1] 复旦大学计算机科学技术学院
[2] 上海视频技术与系统工程研究中心
[3] 复旦大学智能信息处理实验室
[4] 公安部第三研究所物联网技术研发中心
来源：
基金：
国家重点研发计划;
关键词：
深度学习;
损失函数;
目标检测;
卷积神经网络;
D O I：
10.15888/j.cnki.csa.006772
中图分类号：
TP391.41 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
为了提高卷积神经网络在目标检测的精度,本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error (TSE),将原有的平方和损失(Sum Squared Error, SSE)函数进行转化,能更好地计算连续变量的损失; TSE能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速.在VOC数据集上的实验结果表明,与原网络模型的表现相比,利用TSE有效提高了检测精度,且收敛更加快速.
引用
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