【摘 要】
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针对传统目标检测模型不能同时兼顾检测速度和准确度的问题,提出一种新的PD-CenterNet模型。在CenterNet的基础上对网络结构和损失函数进行改进,在网络结构的上采路径中,设计基于注意力机制的特征融合模块,对低级特征和高级特性进行融合,在损失函数中通过设计α、γ、δ3个影响因子来提高正样本与降低负样本的损失,以平衡正负样本的损失。实验结果表明,相比CenterNet模型,该模型在网络结构和
【基金项目】
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国家自然科学基金(61741124),贵州省科技计划项目(5781)。
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针对传统目标检测模型不能同时兼顾检测速度和准确度的问题,提出一种新的PD-CenterNet模型。在CenterNet的基础上对网络结构和损失函数进行改进,在网络结构的上采路径中,设计基于注意力机制的特征融合模块,对低级特征和高级特性进行融合,在损失函数中通过设计α、γ、δ3个影响因子来提高正样本与降低负样本的损失,以平衡正负样本的损失。实验结果表明,相比CenterNet模型,该模型在网络结构和损失函数上的准确度分别提高5.1%、9.81%。
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