基于注意力特征金字塔的轻量级目标检测算法
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：688 K
標簽： 目标检测 特征金字塔 注意力机制
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文檔介紹：基于深度学习的目标检测算法因其模型复杂度和对计算能力的要求，难以部署在移动设备等低算力平台上。为了降低模型的规模，提出一种轻量级目标检测算法。该算法在自顶向下的特征融合的基础之上，通过添加注意力机制构建特征金字塔网络，以达到更细粒度的特征表达能力。该模型以分辨率为320×320的图像作为输入，浮点运算量只有0.72 B，并在VOC数据集上取得了74.2%的mAP，达到了与传统单阶段目标检测算法相似的精度。实验数据表明，该算法在保持了检测精度的同时显著降低了模型运算量，更适合低算力条件下的目标检测。
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