针对当前基于深度神经网络的目标检测往往存在计算复杂度高、对硬件要求苛刻、难以在嵌入式平台和移动智能设备上运行且运行速率低等问题,提出一种基于YOLOv4(You Only Look Once Version4)的轻量化混合神经网络。此混合网络主干特征提...针对当前基于深度神经网络的目标检测往往存在计算复杂度高、对硬件要求苛刻、难以在嵌入式平台和移动智能设备上运行且运行速率低等问题,提出一种基于YOLOv4(You Only Look Once Version4)的轻量化混合神经网络。此混合网络主干特征提取网络采用轻量级MobileNeXt网络模型,并使用改进后RFB(Receptive Field Block)模型来增强特征提取网络,进而增大感受野;引入通道注意力机制SE(Squeeze-and-Excitation)模块,过滤筛选出高质量信息,使整个网络模型对特征提取更加高效。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,基于YOLOv4的轻量化混合神经网络模型大小仅占20.6 MB,很大程度上降低了原YOLOv4模型参数量,mAP(mean Average Precision)达到82.51%,帧处理速率为29.7 frame/s。,有较好的检测效果和较强的鲁棒性。展开更多
为了给驾驶员提供实时准确的行人信息、减少交通事故的发生,提出一种检测增强型YOLOv3-tiny(detection of enhanced YOLOv3-tiny,DOEYT)行人检测算法.创建鲁棒的特征提取网络,首先使用非对称最大池化进行下采样,防止随着感受野增大行人...为了给驾驶员提供实时准确的行人信息、减少交通事故的发生,提出一种检测增强型YOLOv3-tiny(detection of enhanced YOLOv3-tiny,DOEYT)行人检测算法.创建鲁棒的特征提取网络,首先使用非对称最大池化进行下采样,防止随着感受野增大行人横向特征的丢失;其次使用Hardswish作为卷积层的激活函数优化网络性能;最后使用GC(globe context)自注意力机制获得全文特征信息.在分类回归网络部分,采用三尺度检测策略,提升小尺度行人目标的检测精度;使用k-means++算法重新生成数据集锚框,提高网络收敛速度.构建行人检测数据集并分为训练集和测试集,对DOEYT算法的性能进行试验验证.结果表明,非对称最大池化、Hardswish函数、GC自注意力机制分别使平均准确率AP提高14.4%、7.9%、10.8%;DOEYT算法在测试集上检测的平均准确率高达91.2%,检测速度为103帧/s,可见该算法可快速准确地检测行人,降低交通事故发生的风险.展开更多
文摘针对当前基于深度神经网络的目标检测往往存在计算复杂度高、对硬件要求苛刻、难以在嵌入式平台和移动智能设备上运行且运行速率低等问题,提出一种基于YOLOv4(You Only Look Once Version4)的轻量化混合神经网络。此混合网络主干特征提取网络采用轻量级MobileNeXt网络模型,并使用改进后RFB(Receptive Field Block)模型来增强特征提取网络,进而增大感受野;引入通道注意力机制SE(Squeeze-and-Excitation)模块,过滤筛选出高质量信息,使整个网络模型对特征提取更加高效。实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,基于YOLOv4的轻量化混合神经网络模型大小仅占20.6 MB,很大程度上降低了原YOLOv4模型参数量,mAP(mean Average Precision)达到82.51%,帧处理速率为29.7 frame/s。,有较好的检测效果和较强的鲁棒性。
文摘为了给驾驶员提供实时准确的行人信息、减少交通事故的发生,提出一种检测增强型YOLOv3-tiny(detection of enhanced YOLOv3-tiny,DOEYT)行人检测算法.创建鲁棒的特征提取网络,首先使用非对称最大池化进行下采样,防止随着感受野增大行人横向特征的丢失;其次使用Hardswish作为卷积层的激活函数优化网络性能;最后使用GC(globe context)自注意力机制获得全文特征信息.在分类回归网络部分,采用三尺度检测策略,提升小尺度行人目标的检测精度;使用k-means++算法重新生成数据集锚框,提高网络收敛速度.构建行人检测数据集并分为训练集和测试集,对DOEYT算法的性能进行试验验证.结果表明,非对称最大池化、Hardswish函数、GC自注意力机制分别使平均准确率AP提高14.4%、7.9%、10.8%;DOEYT算法在测试集上检测的平均准确率高达91.2%,检测速度为103帧/s,可见该算法可快速准确地检测行人,降低交通事故发生的风险.
