| 面向目标识别的轻量化混合卷积神经网络 |
| |
| 引用本文： | 刘晋,邓洪敏,徐泽林,杨洋.面向目标识别的轻量化混合卷积神经网络[J].计算机应用,2021,41(z2):5-12. |
| |
| 作者姓名： | 刘晋 邓洪敏 徐泽林 杨洋 |
| |
| 作者单位： | 四川大学电子信息学院,成都610065 |
| |
| 摘 要： | 针对当前基于深度神经网络的目标检测往往存在计算复杂度高、对硬件要求苛刻、难以在嵌入式平台和移动智能设备上运行且运行速率低等问题,提出一种基于YOLOv4(You Only Look Once Version4)的轻量化混合神经网络.此混合网络主干特征提取网络采用轻量级MobileNeXt网络模型,并使用改进后RFB(Receptive Field Block)模型来增强特征提取网络,进而增大感受野;引入通道注意力机制SE(Squeeze-and-Excitation)模块,过滤筛选出高质量信息,使整个网络模型对特征提取更加高效.实验结果表明,在PASCAL VOC 2007数据集上,基于YOLOv4的轻量化混合神经网络模型大小仅占20.6 MB,很大程度上降低了原YOLOv4模型参数量,mAP(mean Average Precision)达到82.51％,帧处理速率为29.7 frame/s.,有较好的检测效果和较强的鲁棒性.
|
| 关 键 词： | 深度学习 目标检测 卷积神经网络 YOLOv4 轻量化网络 |
Lightweight hybrid convolutional neural network for object recognition |
| |
| LIU Jin,DENG Hongmin,XU Zelin,YANG Yang.Lightweight hybrid convolutional neural network for object recognition[J].journal of Computer Applications,2021,41(z2):5-12. |
| |
| Authors: | LIU Jin DENG Hongmin XU Zelin YANG Yang |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
