【摘 要】
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针对传统的卷积神经网络计算量十分浩大,严重制约基于深度学习的目标检测方法应用范围的问题,本文提出了一种基于深度可分离卷积思想的深度神经网络检测算法。检测网络将图片
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针对传统的卷积神经网络计算量十分浩大,严重制约基于深度学习的目标检测方法应用范围的问题,本文提出了一种基于深度可分离卷积思想的深度神经网络检测算法。检测网络将图片分为7×7个网格,每个网络负责预测9个框,然后用极大值抑制的方法筛选出符合要求的预测框。训练前采用k-means聚类的方法预先设置好预测框,提高预测输出与实际结果的提高预测框和实际框之间的IoU。训练时采用了混合数据集。实验表明,本文提出的新网络仅采用了原网络参数约11%的参数数量且网络结构更合理,网络运行速度提高2倍,准确率仍可以达5
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