【摘 要】
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针对当前YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测每秒传输帧数(FPS)低的问题，提出一种轻量化目标检测算法(ML-YOLO)。首先，用Mobilenetv3结构替换YOLOv4的主干特征提取网络，通过Mobilenetv3中的深度可分离卷积大幅减少主干网络参数量；然后，用简化的加权双向特征金字塔(Bi-FPN)结构替换YOLOv4的特征融合网络，用Bi-FPN中的注意
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针对当前YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测每秒传输帧数(FPS)低的问题，提出一种轻量化目标检测算法(ML-YOLO)。首先，用Mobilenetv3结构替换YOLOv4的主干特征提取网络，通过Mobilenetv3中的深度可分离卷积大幅减少主干网络参数量；然后，用简化的加权双向特征金字塔(Bi-FPN)结构替换YOLOv4的特征融合网络，用Bi-FPN中的注意力机制优化目标检测精度；最后，通过YOLOv4的解码算法，生成最终的预测框，实现物品的目标检测。在VOC
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