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一种轻量化伪装单兵目标检测算法
1
作者
张麟华
李腾
+1 位作者
赵爽
富丽贞
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期24-33,共10页
针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题,提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础,采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合,在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型...
针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题,提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础,采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合,在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型YOLOv8对比,在保证检测精度的同时,参数量减少了35.4%,推理速度提升了18.9%,更适合在算力资源受限的边缘计算设备上运行。
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关键词
轻量化
伪装
目标检测
边缘计算
骨干网络
特征融合
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题名
一种轻量化伪装单兵目标检测算法
1
作者
张麟华
李腾
赵爽
富丽贞
机构
太原
工业
学院
计算机
工程系
太原
工业
学院
化学与化工系
太原师范学院计算机与科学技术学院
中北大学软件
学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024年第11期24-33,共10页
基金
国家自然科学青年科学基金(61602427)
山西省科技厅重点研发基金资助项目(201903D121171)。
文摘
针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题,提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础,采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合,在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型YOLOv8对比,在保证检测精度的同时,参数量减少了35.4%,推理速度提升了18.9%,更适合在算力资源受限的边缘计算设备上运行。
关键词
轻量化
伪装
目标检测
边缘计算
骨干网络
特征融合
Keywords
lightweight
camouflage
object detection
edge computing
backbone network
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种轻量化伪装单兵目标检测算法
张麟华
李腾
赵爽
富丽贞
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2024
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