【摘 要】
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针对传统手势检测算法在第一视角多手势场景下检测精度和准确率不高的问题,提出了一种基于YOLOv3网络框架改进的手势检测算法。利用Kmeans++聚类算法代替Kmeans对训练集的尺度进行重新聚类,得到更符合手势分布的先验点;针对检测过程中正负样本极不均衡的问题改进YOLOv3的损失函数,引入Focal Loss损失函数使得网络更加关注难训练的样本;改进非极大值抑制算法(NMS),通过对候选框进行加
【机 构】
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佛山市南海中南机械有限公司,华南理工大学自动化科学与工程学院
【基金项目】
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广东省科学技术基金项目(编号:2017A040405025)。
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针对传统手势检测算法在第一视角多手势场景下检测精度和准确率不高的问题,提出了一种基于YOLOv3网络框架改进的手势检测算法。利用Kmeans++聚类算法代替Kmeans对训练集的尺度进行重新聚类,得到更符合手势分布的先验点;针对检测过程中正负样本极不均衡的问题改进YOLOv3的损失函数,引入Focal Loss损失函数使得网络更加关注难训练的样本;改进非极大值抑制算法(NMS),通过对候选框进行加权得到更接近Ground Truth的结果,并通过判断候选框之间的位置关系去除冗余候选框。在Egohan
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