【摘 要】
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为了提高目标检测算法的实时性,提出了一种基于反残差块的轻量级目标检测方法,并将其用于行人检测。利用深度可分离卷积减少模型的参数量和卷积过程的计算量;在深度可分离卷
【基金项目】
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四川省科技计划资助项目(2018GZ0095)
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为了提高目标检测算法的实时性,提出了一种基于反残差块的轻量级目标检测方法,并将其用于行人检测。利用深度可分离卷积减少模型的参数量和卷积过程的计算量;在深度可分离卷积的基础上构造反残差块,提取高维特征。采用多尺度预测和特征融合相结合的方法,更好地利用深层特征图的语义信息,使得模型对图像中小尺度的行人目标有较好的表征能力。运用K-means聚类方法对INRIA数据集中样本进行聚类分析。通过对比试验表明:改进后的YOLOv3方法在INRIA数据集上能够有效地检测小尺度的目标,与原方法相比在精度上提升了4.26%
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