提出一种基于优化网格的最小生成树聚类算法OGMST(MST Clustering Algorithm Based on Optimized Grid),一方面利用最小生成树的方法进行聚类,另一方面利用了参数自动化的网格划分技术和密度阈值处理技术,解决了最小生成树聚类算法不适用于多密度数据集的局限性,提高了现有的多密度聚类算法的效率和精度。算法还对边界点进行了有效的处理。实验表明算法具有较好的可扩展性,是一种高效、快速的聚类算法。
为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度,解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等问题,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法实现多尺度目标的自动检测。首先,在特征提取网络中对网络结构进行改进,在残差模块的空间维度中引入注意力机制,对小目标进行关注;然后,利用密集连接网络(DenseNet)充分融合网络浅层信息,并用深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积,减少模型的参数量,提升检测速率。在特征融合网络中,通过双向金字塔结构实现深浅层特征的双向融合,并将3尺度预测变为4尺度预测,提高了多尺度特征的学习能力;在损失函数方面,选取GIoU(Generalized Intersection over Union)作为损失函数,提高目标识别的精度,降低目标漏检率。实验结果表明,基于改进YOLOv3(You Only Look Once v3)的目标检测算法在Pascal VOC测试集上的平均准确率均值(mAP)达到83.26%,与原YOLOv3算法相比提升了5.89个百分点,检测速度达22.0 frame/s;在COCO数据集上,与原YOLOv3算法相比,基于改进YOLOv3的目标检测算法在mAP上提升了3.28个百分点;同时,在进行多尺度的目标检测中,算法的mAP有所提升,验证了基于改进YOLOv3的目标检测算法的有效性。
