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基于輕量化CenterNet的智能車輛目標(biāo)檢測(cè)算法

華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) 頁(yè)數(shù): 11 2024-08-15
摘要: 針對(duì)當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)算法參數(shù)較多,計(jì)算量較大,導(dǎo)致響應(yīng)速度較慢,難以推廣應(yīng)用于智能車輛系統(tǒng)的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的CenterNet目標(biāo)檢測(cè)算法。即應(yīng)用輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)替換原ResNet-50網(wǎng)絡(luò),降低計(jì)算量;應(yīng)用深度可分離的PANet替換特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò),獲得多尺度特征信息融合后的特征,并引入SimAM注意力機(jī)制在特征融合前強(qiáng)化目標(biāo)特征關(guān)注度,再用SiLU激活函數(shù)替換原... (共11頁(yè))

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