一种基于通道重排的轻量级目标检测网络

• 作者: 张志超 徐晗智 艾中良
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 网络模型 损失函数 通道重排
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TP319.41
• 字数: 4760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.02.019

摘要

Tiny YOLO和YOLOv3-tiny作为2种轻量级目标检测算法以其突出的速度表现而闻名.本文以这2种网络模型为基础,结合分组卷积并改进通道重排算法,改进了原来的损失函数,构建了一种新的更快的网络模型,通过改进YOLOv3的损失函数而增加其检测准确度.在PASCAL VOC数据集和COCO数据集上分别训练并且测试,该网络模型每秒处理的速度超过265张图片,Map值达到55.8％,准确度超过Tiny YOLO且与YOLOv3-tiny相仿.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾中良	中国电子科技集团公司第十五研究所	4	14	3.0	3.0
2	张志超	中国电子科技集团公司第十五研究所	2	0	0.0	0.0
3	徐晗智	中国电子科技集团公司第十五研究所	1	0	0.0	0.0