一种轻量化目标检测算法研究

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 1次 | 上传用户：qwedddessf

【摘要】

：

基于深度卷积神经网络的目标检测算法对硬件的计算性能要求很高,难以部署在一些嵌入式设备和移动终端中,而当前的一些轻量化分类算法没有针对目标检测任务的特点进行网络结构设计。针对这一问题,借鉴深度可分离卷积的思路,通过引入多尺度的特征融合模块,设计了一个针对目标检测任务的轻量化特征提取网络TinyNet,进而提高了轻量化特征提取网络对不同尺度目标的适应性。结合当前性能较好的YOLOv3目标检测框架,用T

【作者】

：

余进史燕中王春华赵倩吴蔚

【机构】

：

中国航天科工集团第二研究院,北京航天长峰科技工业集团有限公司,北京航天长峰股份有限公司

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

深度学习目标检测轻量化深度可分离卷积 YOLOv3 deep learningobject detectionlightweightdepthwise s

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YFC0832000)

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