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基于SSD的轻量级车辆检测网络改进
被引量:
6
1
作者
徐浩
杨德刚
+1 位作者
蒋倩倩
何林晋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第12期209-217,共9页
针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中,对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题,提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(single shot multibox detector)目标检测模型进行改进。采用h-sw...
针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中,对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题,提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(single shot multibox detector)目标检测模型进行改进。采用h-swish和h-sigmoid激活函数分别替换残差块中的ReLU激活函数和通道注意力模块中的sigmoid激活函数,降低训练和推理所需计算量。根据实际应用中特定角度下车辆外形的特征为依据,重新设计SSD目标检测方法的默认框生成比例,并结合输入图像大小及特征图感受野来减少特征融合层及默认框匹配运算量。实验表明改进后的SSD检测模型在BIT-Vehicle Dataset上的平均精度均值(mean average precision,mAP)达到了94.87%,相较于经典SSD目标检测模型的mAP提升了0.83个百分点,在搭载了Intel NCS2的Raspbery PI 3+上平均处理速度达到了16 frame/s。
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关键词
车辆检测
机器视觉
SSD模型
深度学习
树莓派
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职称材料
题名
基于SSD的轻量级车辆检测网络改进
被引量:
6
1
作者
徐浩
杨德刚
蒋倩倩
何林晋
机构
重庆师范大学计算机与信息科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第12期209-217,共9页
基金
国家自然科学基金(11471061)
重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0470)。
文摘
针对嵌入式摄像设备在执行目标检测任务过程中,对于移动中车辆的检测耗时较长无法及时反馈检测结果的问题,提出了一种基于残差连接和注意力机制的轻量级卷积网络来对SSD(single shot multibox detector)目标检测模型进行改进。采用h-swish和h-sigmoid激活函数分别替换残差块中的ReLU激活函数和通道注意力模块中的sigmoid激活函数,降低训练和推理所需计算量。根据实际应用中特定角度下车辆外形的特征为依据,重新设计SSD目标检测方法的默认框生成比例,并结合输入图像大小及特征图感受野来减少特征融合层及默认框匹配运算量。实验表明改进后的SSD检测模型在BIT-Vehicle Dataset上的平均精度均值(mean average precision,mAP)达到了94.87%,相较于经典SSD目标检测模型的mAP提升了0.83个百分点,在搭载了Intel NCS2的Raspbery PI 3+上平均处理速度达到了16 frame/s。
关键词
车辆检测
机器视觉
SSD模型
深度学习
树莓派
Keywords
vehicle detection
machine vision
single shot multibox detector model(SSD)
deep learning
Raspbery PI
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSD的轻量级车辆检测网络改进
徐浩
杨德刚
蒋倩倩
何林晋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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