【摘 要】
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随着社会走向智能化,人们希望体验人工智能的便捷,目标检测这一计算机视觉领域研究热点就是其中之一。本课题研究并实现了基于深度学习的轻量级目标检测网络,搭建了 C/S结构的云检测系统,涉及深度学习、云服务器、小程序技术的实践与应用,主要工作和成果如下:设计并搭建了两种轻量级骨干网络,以及一种基于注意力机制的轻量级目标检测网络。此外,借助二次压缩和参数量化,在CPU平台上实现了较快速的目标检测。模型在V
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随着社会走向智能化,人们希望体验人工智能的便捷,目标检测这一计算机视觉领域研究热点就是其中之一。本课题研究并实现了基于深度学习的轻量级目标检测网络,搭建了 C/S结构的云检测系统,涉及深度学习、云服务器、小程序技术的实践与应用,主要工作和成果如下:设计并搭建了两种轻量级骨干网络,以及一种基于注意力机制的轻量级目标检测网络。此外,借助二次压缩和参数量化,在CPU平台上实现了较快速的目标检测。模型在VOC2007测试集上获得了 71%的检测精度(mAP)以及3.7张/秒的推理速度。以上述模型为核心模块,开发了一套基于云服务器与微信小程序C/S架构的云检测系统。完成了系统需求分析与设计、云服务器Web Server与算法子模块的部署、微信小程序逻辑层及渲染层的开发、模块开环测试与系统闭环测试,实现了预期功能并达到2秒内完成目标检测的基本商用性能。系统还支持多算法并行、跨平台、计算资源扩展,易维护和推广,具有一定的应用前景。
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