【摘 要】
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由于移动终端计算能力和内存大小的限制,在移动设备上进行实时目标检测具有非常大的挑战性。为了更好地在无人驾驶汽车等移动设备上进行目标检测,该文以YOLOv3单阶段目标检测模型为基础,对部署在移动设备上的目标检测模型进行优化,以提高模型的检测精度(MAP)并降低计算复杂度。具体改进措施为:基于DarkNet-53为主干网络引入组卷积和通道洗牌技术;基于M. G. Hluchyj等学者提出的网络设计指导
【机 构】
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中原工学院,河南 郑州 450007
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由于移动终端计算能力和内存大小的限制,在移动设备上进行实时目标检测具有非常大的挑战性。为了更好地在无人驾驶汽车等移动设备上进行目标检测,该文以YOLOv3单阶段目标检测模型为基础,对部署在移动设备上的目标检测模型进行优化,以提高模型的检测精度(MAP)并降低计算复杂度。具体改进措施为:基于DarkNet-53为主干网络引入组卷积和通道洗牌技术;基于M. G. Hluchyj等学者提出的网络设计指导原则,对主干网络的残差单元和下采样单元进行修改优化;为减轻YOLOv3模型对于密集目标的漏选和标签重写问
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