【摘 要】
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为了提高目标检测在嵌入式或移动端设备运行的可能性,基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)框架,结合轻量化神经网络,构建一种轻量化SSD目标检测模型,称其为快速且精准的SSD(Fast and Accurate Single Shot De-tector,FA-SSD).该方法采用轻量化卷积神经网络ESPNet作为基础网络,使用反卷积模块融合深浅层特征信息,并做轻量化处理,均衡模型尺寸和检测精度.实验结果表明,该方法相比原经典SSD算法具有更少的网络参数量和计算复杂度,在参
【机 构】
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郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,郑州450001;华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉430079
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为了提高目标检测在嵌入式或移动端设备运行的可能性,基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)框架,结合轻量化神经网络,构建一种轻量化SSD目标检测模型,称其为快速且精准的SSD(Fast and Accurate Single Shot De-tector,FA-SSD).该方法采用轻量化卷积神经网络ESPNet作为基础网络,使用反卷积模块融合深浅层特征信息,并做轻量化处理,均衡模型尺寸和检测精度.实验结果表明,该方法相比原经典SSD算法具有更少的网络参数量和计算复杂度,在参数量上减少了47.3％,每秒处理图像帧数比经典SSD算法提升3.7倍.在VOC2007数据集中的测试平均精度均值(mAP)结果可以达到73.6％,和经典算法的结果相差无几,从而在保证检测精度的同时提高检测速度.
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高原切变线是影响青藏高原及其下游地区重要的降水天气系统,也是高原气象学研究的重点和热点.本文回顾了近10 a高原切变线的研究进展,包括高原切变线的时空分布及其与暴雨的关系、高原切变线的结构特征及演变机制、高原切变线与高原低涡的相互作用等.在此基础上,对未来高原切变线研究的主要方面进行了展望,以期加深对高原切变线的认识,为青藏高原及其下游地区灾害性天气研究和预报预警提供参考依据.
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