【摘 要】
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为解决深度神经网络在对遥感图像进行目标检测时网络参数庞大、计算效率低下的问题,本文提出了一种轻量级神经网络模型G-YOLOv3。G-YOLOv3算法网络的主要构件为嵌套残差块,每个残差块中都包含了本征特征图与相似特征图,且残差块中添加注意力机制,增强了网络的学习能力,降低了网络所需参数和计算复杂度,提高了目标检测速度。实验结果表明,相较于YOLOv3,G-YOLOv3模型参数量减少三分之一,准确度
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北石家庄,050031;河北政法职业学院,河北石家庄,050067
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为解决深度神经网络在对遥感图像进行目标检测时网络参数庞大、计算效率低下的问题,本文提出了一种轻量级神经网络模型G-YOLOv3。G-YOLOv3算法网络的主要构件为嵌套残差块,每个残差块中都包含了本征特征图与相似特征图,且残差块中添加注意力机制,增强了网络的学习能力,降低了网络所需参数和计算复杂度,提高了目标检测速度。实验结果表明,相较于YOLOv3,G-YOLOv3模型参数量减少三分之一,准确度提升3.6%,检测速度提升43.7%,具有算法体积小、准确率高、检测速度快的特点。
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