目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO算法的加油站监控场景目标检测（续）

目录

3.3  实验设计与结果分析

 3.3.1  实验数据及评价指标

3.3.2  消融对比实验 

3.3.3  YOLO系列算法对比实验 

3.3.4  目标分类对比实验 

IVC高细粒度特征融合筛选算法研究  

4.1  引言 

4.2  高细粒度融合筛选算法 

4.2.1  scSE注意力机制 

4.2.2  PSconv高细粒度特征提取方法

4.2.3  IVC高细粒度特征融合筛选算法结构 

4.3  实验设计与结果分析  

4.3.1  实验数据及评价指标 

4.3.2  实验环境与参数 

4.3.3  检测结果分析 

4.3.4  模型性能对比分析 

4.3.5  与其他检测算法对比分析 

加油站作业安全监测软件设计 

5.1  软件平台总体架构 

5.2  软件图形界面设计 

5.3  监测平台的功能实现 

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见 基于改进YOLO算法的加油站监控场景目标检测

3.3  实验设计与结果分析

 3.3.1  实验数据及评价指标

 （1）加油站数据集 
目前开源数据集中暂无包含加油站监控场景的数据集，因此需要人工采集加油站 数据集。本文所使用的加油站数据集均为手工