改进MobileViT与YOLOv4的轻量化车辆检测网络

基于深度学习的目标检测算法在智能交通的应用中,对于车辆检测存在模型参数量大、计算速度慢和简单网络精准度较低的问题。本文提出了一种高效的轻量化车辆检测模型,该检测模型采用YOLOv4网络作为参考模型进行改进。首先,本文采用CSPMobileViT网络来替换原始主干网络,然后将PANet替换成BiFPN,并且将BiFPN中的3×3标准卷积替换成深度可分离卷积,最后,在BiFPN之前和YOLO-Head之前添加ECA模块。在损失函数部分,将边框回归损失CIoU改进为Focal EIoU来解决难易样本不平衡的问题。实验结果表明改进网络的mAP值为96.77%,检测速度达到每张图片0.0234 s,模型大小只有32.76 MB,参数量为8587541,与原始算法相比mAP提升了1.54%,而模型大小和参数量仅约为原始模型1/8,并且FPS提升了7.5,改进算法具有更好检测效果。

小学数学教学中数学思想方法的渗透

小学数学是学生学习数学的基础,对学生的发展和学习均有着积极的作用和意义,而在实施小学数学教学的过程中其精髓为数学思想方法,具有较为深远的教育意义,而随着我国素质教育的不断深入,教学工作者也逐渐认识到小学数学教学不仅仅是让学生学习教学的内容,同时也要学习其精神和思想方法,可以更好的促进学生对数学知识的理解以及数学能力的发展。