10.3979/j.issn.1673-825X.202009030268
可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法
无人机、车载识别等边缘设备应用日益增长,对模型参数量、检测速度以及精度提出了进一步的要求.为了提高目标检测在这些领域的项目落地能力,提出一种可堆叠重校准特征金字塔模块以及改进的SR-YOLOv3目标检测网络,使用对边缘设备友好的主干网络作为特征提取网络,通过堆叠轻量的金字塔模块,在减少参数数量的同时,提高检测精度及速度.在公开的目标检测数据集PascalVOC上进行性能评估,实验结果显示,该改进算法的参数量有明显下降,且计算速度得到提升.
目标检测、特征金字塔、注意力
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61806033
2022-07-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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