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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
改进YOLOv4的轻量化目标检测方法
作者姓名:
魏东飞
熊峰
孔维畅
作者单位:
1. 上海大学机电工程与自动化学院;2. 上海市杰瑞兆新信息科技有限公司
摘 要:
针对车载平台发展过程中,在辅助驾驶环境感知方面,现有的目标检测方法对目标检测精度不高、算法推理速度慢等问题,本文以YOLOv4目标检测网络为基础,引入通道与空间注意力模块CBAM,有效提升了YOLOv4目标检测网络特征识别精度;引入Mobilenetv3轻量化网络结构替换YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarkNet53,并利用深度可分离卷积替换整个网络的普通卷积,有效降低了YOLOv4目标检测模型大小,提升了网络模型推理速度。通过消融实验与检测结果分析,证明了改进方案的可行性。
关 键 词:
YOLOv4
CBAM
Mobilenetv3
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