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题名轻量化MSP-CenterNet目标检测方法
被引量：1
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作者
张倚萌
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机构
北京建筑大学电气与信息工程学院
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出处
《信息与电脑》
2022年第8期93-96,104,共5页
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基金
国家自然科学基金(项目编号:61871021)。
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文摘
针对目标检测算法参数多、计算量大以及上下文信息融合度较差的问题,本文提出一种基于CenterNet的融合上下文的轻量化MSP-CenterNet模型。首先,MobileNetV3轻量化网络作为骨干网络,实现参数量和模型的缩减;其次,用SPP模块增加网络的感受野;最后,结合简化版PANet,将上下文信息更好的融合,从而提升网络的检测精度。在PASCAL VOC数据集上进行测试,MSP-CenterNet模型的mAP为80.2%,速度为42FPS,模型大小为38.7MB。相比CenterNet在准确率仅低3.2个百分点的情况下,检测速度FPS提升约40%,模型缩减约2/3,更具有适用性。
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关键词
目标检测
CenterNet
轻量化
msp-centernet
MobileNetV3
模型缩减
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Keywords
target detection
CenterNet
lightweight
msp-centernet
MobileNetV3
model reduction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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