13、铁路轨道缺陷检测与行人重识别模型效率评估

铁路轨道缺陷检测与行人重识别模型效率评估

在当今的科技领域，目标检测和行人重识别是计算机视觉中的重要研究方向。本文将介绍铁路轨道缺陷检测中YOLO系列算法的应用，以及行人重识别模型训练效率评估的相关内容。

1. YOLO系列算法在铁路轨道缺陷检测中的应用

1.1 YOLO算法的发展

• YOLOv2 ：为提高目标定位的准确性和召回率，YOLO作者提出了YOLOv2。它采用了基于Google net的Darknet - 19新结构，有19个卷积层和5个最大池化层，并使用批量归一化加速收敛。与YOLOv1相比，它提高了训练图像的分辨率，引入了Faster R - CNN中的锚框思想改进网络结构设计，在输出层用卷积层替代了全连接层。
• YOLOv3 ：基于残差网络思想，集成了YOLOv2的Darknet - 19和特征金字塔网络（FPN）结构，提出了新的深度特征提取网络Darknet - 53（包含53个卷积层）。它使用二元交叉损失函数，通过特征图的上两层采样特征并与网络相应特征图合并。

1.2 YOLOv3的特点

• 多尺度特征图检测 ：使用三种不同尺度的特征图进行目标检测，随着输出特征图数量和尺度的变化，会相应调整先验框的大小。
• K - means聚类 ：继续使用K - means聚类，为每个下采样尺度设置三个先验框，共聚类出九种大小的先验框。
• 多标签目标预测 </