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基于分部特征计算的轻量化非结构目标检测: 收藏
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引用; 《国外电子测量技术》2024年第4期43卷 190-198页; 作者：金友祺赵津刘畅孙念怡贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025; 针对非结构化场景(工地、矿场)缺少特殊目标的通用数据集、复杂特征难以准确提取以及计算复杂度高的问题,构建了一个面向非结构场景的特殊目标检测数据集,并提一种轻量化目标检测模型YOLO-PT,以极低的计算量达到了较高的检测精度。通过...; 针对非结构化场景(工地、矿场)缺少特殊目标的通用数据集、复杂特征难以准确提取以及计算复杂度高的问题,构建了一个面向非结构场景的特殊目标检测数据集,并提一种轻量化目标检测模型YOLO-PT,以极低的计算量达到了较高的检测精度。通过构建分部特征计算(partial feature calculation, PFC)模型减少特征冗余信息的计算,并引入了多头自注意力机制来增强复杂特征的提取精度,同时设计多通道金字塔结构对多尺度特征进行渐进式融合,提高复杂对象的识别精度。最后在非结构场景进行实验验证,结果表明,所提出方法仅在4.3×10^(6)的参数量下就达到了53%的准确率,在精度、参数量以及浮点运算量上均优于其他方法。; 来源：详细信息评论

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