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改进的YoloV3轻量化多目标检测算法
被引量：
1
1
作者
苏擎凯
童莹
+1 位作者
何睿清
曹雪虹
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期420-427,共8页
为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进...
为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进行融合,提高对不同大小目标的检测精度。经过实验验证了该方法的有效性与实时检测的能力。该网络在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP达到86.31%;在COCO2014数据集中提取出与PASCAL VOC07+12数据集相同的20个类别,mAP达到67.71%;权重文件大小为46.8 MB,相较于YoloV3降低了198.2 MB;检测速度达到44 FPS。
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关键词
目标检测
轻量化
低分组数
低
内存占用
通道混洗
特征融合
实时检测
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职称材料
题名
改进的YoloV3轻量化多目标检测算法
被引量：
1
1
作者
苏擎凯
童莹
何睿清
曹雪虹
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京工程学院信息与通信工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第2期420-427,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61703201、61905108)
江苏省高等学校自然科学研究面上基金项目(19KJB140010)
+1 种基金
南京工程学院科研基金项目(ZKJ202003)
南京工程学院引进人才科研启动基金项目(YKJ201868)。
文摘
为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进行融合,提高对不同大小目标的检测精度。经过实验验证了该方法的有效性与实时检测的能力。该网络在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP达到86.31%;在COCO2014数据集中提取出与PASCAL VOC07+12数据集相同的20个类别,mAP达到67.71%;权重文件大小为46.8 MB,相较于YoloV3降低了198.2 MB;检测速度达到44 FPS。
关键词
目标检测
轻量化
低分组数
低
内存占用
通道混洗
特征融合
实时检测
Keywords
target detection
lightweight
low number of clusters
low memory footprint
channel shuffling
feature fusion
real-time detection
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的YoloV3轻量化多目标检测算法
苏擎凯
童莹
何睿清
曹雪虹
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
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