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卷积神经网络在实时检测领域的研究: 收藏
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引用; 《软件工程》2022年第6期25卷 22-29页; 作者：高新怡陈琦陈冠宇杨静怡张坤坤蔡华蕊天津商业大学天津300134; 提出轻量模型Mini Net用于实时检测,并保证其准确度。Mini Lower利用Group卷积与通道合并提取低阶特微,Mini Higher利用可分离的Depthwise卷积提取高阶特微。Mini模块实现的高效卷积使其大幅减少了参数量与计算量,并且在空间维度上引入...; 提出轻量模型Mini Net用于实时检测,并保证其准确度。Mini Lower利用Group卷积与通道合并提取低阶特微,Mini Higher利用可分离的Depthwise卷积提取高阶特微。Mini模块实现的高效卷积使其大幅减少了参数量与计算量,并且在空间维度上引入更多层次所带来的非线性,可提升模块的提取能力。另外,在模型中利用更精细的特微搭配多尺度预测改善小目标检测。基于一系列的消融实验验证Mini模块设计的有效性,并透过对照实验结果证实Mini Net模型的实时性优于全卷积模型,在参数量仅有0.92×106的情况下,能够有效地提取目标特微。; 来源：详细信息评论

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