基于輕量化CenterNet的智能車輛目標檢測算法
華南理工大學學報(自然科學版)
頁數(shù)： 11 2024-08-15
摘要： 針對當前目標檢測算法參數(shù)較多，計算量較大，導致響應速度較慢，難以推廣應用于智能車輛系統(tǒng)的問題，提出一種改進的CenterNet目標檢測算法。即應用輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡替換原ResNet-50網(wǎng)絡，降低計算量；應用深度可分離的PANet替換特征增強網(wǎng)絡，獲得多尺度特征信息融合后的特征，并引入SimAM注意力機制在特征融合前強化目標特征關注度，再用SiLU激活函數(shù)替換原... （共11頁）
APP 