【摘 要】
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为了满足微型无人飞行器实时控制的要求,文章对Yolo-V4单阶段图像检测算法进行了轻量化设计,并基于单目摄像头设计了实时目标识别系统。该轻量化算法首先通过优化输入网络的分辨率和卷积层参数等方法,将主干网络由73层压缩到16层;然后通过简化残差结构和跨级结构,解决深层网络梯度消失问题,减少梯度信息重复;最后自下而上将网络浅层和深层特征进行了精简融合。采用K均值聚类算法训练轻量化模型以优化预选框参数,
【机 构】
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上海交通大学微米/纳米加工技术国家级重点实验室;上海交通大学电子信息与电气工程学院微纳电子学系,上海200240
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为了满足微型无人飞行器实时控制的要求,文章对Yolo-V4单阶段图像检测算法进行了轻量化设计,并基于单目摄像头设计了实时目标识别系统。该轻量化算法首先通过优化输入网络的分辨率和卷积层参数等方法,将主干网络由73层压缩到16层;然后通过简化残差结构和跨级结构,解决深层网络梯度消失问题,减少梯度信息重复;最后自下而上将网络浅层和深层特征进行了精简融合。采用K均值聚类算法训练轻量化模型以优化预选框参数,提高算法对特定目标的检测精度。测试表明,改进后的轻量化算法对特定目标的预测精度为98%,召回率为92%,
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