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面向无依托供电场景的小目标检测轻量级模型: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2024年第1期45卷 159-167页; 作者：冀金金荆有波郑州大学河南先进技术研究院河南郑州450002 中国科学院微电子研究所通信与信息工程研发中心北京100029; 针对现有目标检测模型在无依托供电场景存在检测效果不稳定、小目标大量漏检的问题,基于YOLOv4-tiny提出一种改进模型AMS-YOLOv4-tiny。通过在主干网之后引入更平滑的Mish函数、设计一种浅层特征加固的特征融合网络SCFPN、反复嵌入通道...; 针对现有目标检测模型在无依托供电场景存在检测效果不稳定、小目标大量漏检的问题,基于YOLOv4-tiny提出一种改进模型AMS-YOLOv4-tiny。通过在主干网之后引入更平滑的Mish函数、设计一种浅层特征加固的特征融合网络SCFPN、反复嵌入通道注意力机制3种策略,大幅提升预测特征层对目标的表达能力。实验结果表明,算法在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP(mean of average precision)达到87.19%,相比YOLOv4-tiny提高4.45%,且部署在嵌入式设备上进行可行性验证,满足多种复杂场景下人车检测任务的精度与实时性要求。; 来源：详细信息评论

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