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适用于嵌入式设备的轻量级深度学习网络RepYOLO
1
作者
周橄尉
陈嘉越
+3 位作者
吴佳伟
赵雅琪
赵奕凯
张小英
《湖北农业科学》
2024年第8期153-157,共5页
提出了一种轻量级深度学习网络模型RepYOLO算法,并将其移植到嵌入式设备MCU/MPU中。该网络模型RepYOLO以YOLOv4为基础网络模型,通过改进YOLOv4的主干网络CSPDarkNet为RepBlock结构、在Neck层中引入CBAM注意力机制以及在Head层替换anchor...
提出了一种轻量级深度学习网络模型RepYOLO算法,并将其移植到嵌入式设备MCU/MPU中。该网络模型RepYOLO以YOLOv4为基础网络模型,通过改进YOLOv4的主干网络CSPDarkNet为RepBlock结构、在Neck层中引入CBAM注意力机制以及在Head层替换anchor-based检测头为anchor-free检测头并加入ATSS算法减小计算量、提高推理速度和检测精度。结果表明,与原YOLOv4模型相比,网络模型RepYOLO在小麦穗检测上表现出更显著的优势,其精度率、召回率、F1值和平均精度均值分别提高了4.7、3.6、1.5、1.7个百分点;此外,RepYOLO在嵌入式设备MCU/MPU上的推理时间分别降低了37.03%和41.44%。
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关键词
目标检测
深度学习
嵌入式设备
轻量级网络
RepYOLO
小麦穗
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职称材料
题名
适用于嵌入式设备的轻量级深度学习网络RepYOLO
1
作者
周橄尉
陈嘉越
吴佳伟
赵雅琪
赵奕凯
张小英
机构
山西农业大学信息科学与工程学院
山西农业大学软件学院
出处
《湖北农业科学》
2024年第8期153-157,共5页
基金
山西省大学生创新创业项目(20220180)
山西省基础研究青年科学研究项目(202203021212414)。
文摘
提出了一种轻量级深度学习网络模型RepYOLO算法,并将其移植到嵌入式设备MCU/MPU中。该网络模型RepYOLO以YOLOv4为基础网络模型,通过改进YOLOv4的主干网络CSPDarkNet为RepBlock结构、在Neck层中引入CBAM注意力机制以及在Head层替换anchor-based检测头为anchor-free检测头并加入ATSS算法减小计算量、提高推理速度和检测精度。结果表明,与原YOLOv4模型相比,网络模型RepYOLO在小麦穗检测上表现出更显著的优势,其精度率、召回率、F1值和平均精度均值分别提高了4.7、3.6、1.5、1.7个百分点;此外,RepYOLO在嵌入式设备MCU/MPU上的推理时间分别降低了37.03%和41.44%。
关键词
目标检测
深度学习
嵌入式设备
轻量级网络
RepYOLO
小麦穗
Keywords
object detection
deep learning
embedded device
lightweight network
RepYOLO
wheat spike
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S224 [农业科学—农业机械化工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
适用于嵌入式设备的轻量级深度学习网络RepYOLO
周橄尉
陈嘉越
吴佳伟
赵雅琪
赵奕凯
张小英
《湖北农业科学》
2024
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引证文献
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