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| 针对多尺度目标的轻量级红外目标检测算法 | |
| 作者姓名： | 郑璐 彭月平 周彤彤 |
| 作者单位： | 1. 武警工程大学研究生大队;2. 武警工程大学信息工程学院 |
| 摘 要： | 针对现有基于深度学习的红外目标检测算法参数量大、复杂度较高、对多尺度目标检测性能较差等问题,提出了一种针对多尺度目标的轻量级红外目标检测算法。算法以YOLOv3为基础,采用MobileNet V2轻量级骨干网络、设计改进的简化空间金字塔结构（simSPP）、Anchor Free机制、解耦头和简化正负样本分配策略（Sim OTA）分别对Backbone、Neck和Head进行优化,最终得到模型大小为6.25 M,浮点运算量2.14 GFLOPs的LMD-YOLOv3轻量级检测算法。在构建的MTS-UAV数据集上m AP达到90.5%,在RTX2080Ti显卡上FPS达到99,与YOLOv3相比m AP提升了2.60%,模型大小为YOLOv3的1/10。 |
| 关 键 词： | 目标检测 多尺度 轻量级算法 |