【摘 要】
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针对当前目标检测模型在边缘设备中的应用占用内存过大、无法达到实时性要求的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化多目标检测模型.采用MobileNet网络进行点卷积和深度可分离卷积运算提取图像特征,显著降低了模型的参数量.同时,为了保证目标检测精度,在训练过程中不仅采用CIOU(completeintersectionoverunion)目标框回归损失函数,而且在损失函数中引入Focal loss,
【机 构】
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天津科技大学电子信息与自动化学院,深圳市安软科技股份有限公司
【基金项目】
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天津市重点研发计划科技支撑重点项目(18YFZCGX00360)。
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针对当前目标检测模型在边缘设备中的应用占用内存过大、无法达到实时性要求的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化多目标检测模型.采用MobileNet网络进行点卷积和深度可分离卷积运算提取图像特征,显著降低了模型的参数量.同时,为了保证目标检测精度,在训练过程中不仅采用CIOU(completeintersectionoverunion)目标框回归损失函数,而且在损失函数中引入Focal loss,减少正负样本分布不平衡所造成的误差;引入Label Smoothing调整真实样本标签类别在计算损失函数
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