基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型

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为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络(CenterNet),构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型(M-CenterNet),并通过与CenterNet和单次多重检测器(Single Shot Multibox Detector,SSD)网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。
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