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题名融合注意力及路径聚合机制的装甲车识别方法
被引量：1
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作者
丛玉华
王志胜
邢长达
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机构
南京理工大学紫金学院
南京航空航天大学自动化学院
南京航空航天大学深圳研究院
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出处
《弹箭与制导学报》
北大核心
2021年第5期138-144,共7页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(62101247)
深圳市中央引导地方科技发展专项资金(2021Szvup063)资助。
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文摘
基于卷积神经网络的Yolov4-Tiny以其轻量化和高速性适用于战场环境下装甲车的识别,但是以损失精度换取速度,因此需要在保证一定识别速度基础上对其进行改进。首先在主干网络引入注意力机制,在通道和空间上加强关键特征提取;然后引入路径聚合方法,在特征金字塔结构基础上融入自下而上的路径聚合方法,加强不同尺度特征的提取。通过5种网络结构对装甲车识别的效果对比,改进后的网络在保证轻量级特性基础上,实时速度较快,精确度有大幅提升,证明改进的有效性。
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关键词
装甲车
目标识别
Yolov4-Tiny
注意力机制
路径聚合机制
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Keywords
armored car
target identification
Yolov4-Tiny
attention mechanism
path aggregation mechanism
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分类号
E919
[军事]
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