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注意力优化的轻量目标检测网络及应用
被引量：
4
1
作者
吴珺
董佳明
+1 位作者
刘欣
王春枝
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期506-516,共11页
本文以轻量化改进YOLO网络为主要目标,选取具有代表性的(squeeze and excitation,SE)通道注意力模块和比较新颖的(coordinate attention,CA)空间注意力模块与YOLOv5s目标检测网络进行融合,提出新的轻量网络模型YOLOv5s-CCA(YOLOv5s-C3-c...
本文以轻量化改进YOLO网络为主要目标,选取具有代表性的(squeeze and excitation,SE)通道注意力模块和比较新颖的(coordinate attention,CA)空间注意力模块与YOLOv5s目标检测网络进行融合,提出新的轻量网络模型YOLOv5s-CCA(YOLOv5s-C3-coordinate attention)和YOLOv5s-CSE(YOLOv5s-C3-squeeze-and-excitation)。通过进一步探索,论证出SE和CA注意力模块在YOLOv5s目标检测网络中最优插入位置的策略,实验论证了在轻量化网络模型中CA优于SE注意力模块。本文所提出的YOLOv5s-CCA网络模型在PASCAL VOC 2012数据集和Global Wheat 2020数据集中实现了网络轻量化并且精度较原始网络有所提升;并证实了YOLOv5s-CCA具有一定的通用性和泛化性,为其在实际生产与生活中进行轻量化部署提供了可靠的数据支撑和一定参考价值。
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关键词
目标
检测
深度学习
计算机视觉
轻量化
网络
空间注意力
通道注意力
一阶目标检测网络
损失函数
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职称材料
题名
注意力优化的轻量目标检测网络及应用
被引量：
4
1
作者
吴珺
董佳明
刘欣
王春枝
机构
湖北工业大学计算机学院
武汉理工大学材料科学与工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期506-516,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61602161,61772180)
湖北省重点研发项目(2020BAB01)
湖北工业大学研究生基金项目(2021046).
文摘
本文以轻量化改进YOLO网络为主要目标,选取具有代表性的(squeeze and excitation,SE)通道注意力模块和比较新颖的(coordinate attention,CA)空间注意力模块与YOLOv5s目标检测网络进行融合,提出新的轻量网络模型YOLOv5s-CCA(YOLOv5s-C3-coordinate attention)和YOLOv5s-CSE(YOLOv5s-C3-squeeze-and-excitation)。通过进一步探索,论证出SE和CA注意力模块在YOLOv5s目标检测网络中最优插入位置的策略,实验论证了在轻量化网络模型中CA优于SE注意力模块。本文所提出的YOLOv5s-CCA网络模型在PASCAL VOC 2012数据集和Global Wheat 2020数据集中实现了网络轻量化并且精度较原始网络有所提升;并证实了YOLOv5s-CCA具有一定的通用性和泛化性,为其在实际生产与生活中进行轻量化部署提供了可靠的数据支撑和一定参考价值。
关键词
目标
检测
深度学习
计算机视觉
轻量化
网络
空间注意力
通道注意力
一阶目标检测网络
损失函数
Keywords
object detection
deep learning
computer vision
lightweight network
coordinate attention
squeeze-and-excitation
one-stage object detection network
loss function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
注意力优化的轻量目标检测网络及应用
吴珺
董佳明
刘欣
王春枝
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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