【摘 要】
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针对卷积神经网络模型体积大、运算量高,在体积小、资源有限的嵌入式平台上运行效率低,而现有轻量化模型无法兼顾检测速度和检测精度的问题,提出了一种基于Ghost模块的YOLO目标识别算法GS-YOLO。以YOLOv4模型为基础,基于Ghost模块重构目标识别网络,减少模型参数与卷积运算量,提升目标识别速率;通过融入多个空间金字塔池化模块优化目标识别精度;利用通道剪枝极限压缩方法剔除冗余参数,进一步减小
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(62031021),西安市科技计划资助项目(2020KJRC0037),西安工业大学校长基金面上培育项目(XGPY200217)。。
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针对卷积神经网络模型体积大、运算量高,在体积小、资源有限的嵌入式平台上运行效率低,而现有轻量化模型无法兼顾检测速度和检测精度的问题,提出了一种基于Ghost模块的YOLO目标识别算法GS-YOLO。以YOLOv4模型为基础,基于Ghost模块重构目标识别网络,减少模型参数与卷积运算量,提升目标识别速率;通过融入多个空间金字塔池化模块优化目标识别精度;利用通道剪枝极限压缩方法剔除冗余参数,进一步减小模型体积与计算量;利用微调技术提升剪枝后模型的精度。实验结果表明:在自主构建的测试集和相同的测试环境下,
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