【摘 要】
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随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于诸多领域。由于目前目标检测算法模型复杂,计算量大,无法应用于嵌入式设备中,为了满足在嵌入式设备中
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随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于诸多领域。由于目前目标检测算法模型复杂,计算量大,无法应用于嵌入式设备中,为了满足在嵌入式设备中使用食材识别功能的需求,提出了对目标识别模型YOLOv3的改进方法,将轻量化神经网络MobileNet应用于YOLOv3中,把YOLOv3的主干网络darknet53替换为MobileNet;然后采用Cluster-NMS算法,配合中心距离法和加权平均法提升网络的准确度。通过收集得来的食材数据集和VOC 2007数据集对网络进行对比实验。实验表
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