基于Efficient高效网络的目标检测和识别

• 作 者: 刘军 张艳迪
• 机 构: 沈阳理工大学自动化与电气工程学院
• 出 处: 沈阳理工大学学报
• 发表日期: 2020年06期
• 关键词: 特征提取高效网络 轻量级 多尺度融合 目标检测与识别 feature extraction efficient network lightweight mult
• 基金项目: 辽宁省自然科学基金项目资助(2019-ZD-0251,2015020032),辽宁省教育厅科学研究项目资助(LG201622,LG201610)

深层的卷积网络结构可以提升目标的检测准确率,但带来大量的参数运算,对计算机的计算资源要求比较高。为使目标检测算法可以应用到计算资源较小的移动端设备且保持目标检测和识别精度,本文将一种轻量级特征提取网络Efficient-B0与多尺度融合模块FPN相结合,在YOLOv3预测网络上对目标进行检测。实验结果表明,在有限的计算资源下,该目标检测算法参数量更少,运算效率更高。改进的目标检测网络更适合移动端设备,检测速度快、漏检率低、鲁棒性强。