【摘 要】
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近年来,基于深度学习的目标检测算法发展迅速.但是由于深度网络规模过大,导致其还不能在嵌入式平台上进行广泛应用.本文针对SSD(Single Shot Multi-box Detector)模型的规模
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,数据科学与智能应用福建省高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672522);数据科学与智能应用福建省高校重点实验室开放课题(D1804)
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近年来,基于深度学习的目标检测算法发展迅速.但是由于深度网络规模过大,导致其还不能在嵌入式平台上进行广泛应用.本文针对SSD(Single Shot Multi-box Detector)模型的规模进行优化,引入了轻量化卷积神经网络Mobile Netv2,对比了SSD和其轻量化版本SSDLite的网络结构,在此基础上提出了基于轻量化SSD的车辆及行人检测模型LVP-DN(Lightweight Vehicle and Pedestrian Detection Network).首先,通过MobilNet
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