【摘 要】
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针对地面复杂场景下，红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题，本文提出一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO。基于YOLOv4模型，主干网络采用Mobilenet-v2网络，其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标准卷积，减少模型参数和计算量；在模型颈部网络中嵌入坐标注意力模块CA （Coordinate Attention），增强模型特征提取能力；通过k-mea
【基金项目】
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装备预研教育部联合基金资助项目（8091B022119）；
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针对地面复杂场景下，红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题，本文提出一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO。基于YOLOv4模型，主干网络采用Mobilenet-v2网络，其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标准卷积，减少模型参数和计算量；在模型颈部网络中嵌入坐标注意力模块CA （Coordinate Attention），增强模型特征提取能力；通过k-means聚类算法重新设计模型Anchor，提高模型检测精度；采用迁移学习策略进行模型预训练，加快模型收敛速度。实验结果表明，本文提出的检测模型相较于YOLOv4，模型参数量减少81%，检测速度提升47%，检测精度提升6.34%。同时保证准确率和实时性，可以满足军事及安防领域对红外目标进行实时检测的需要。
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