典型文献
可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法
文献摘要：
无人机、车载识别等边缘设备应用日益增长,对模型参数量、检测速度以及精度提出了进一步的要求.为了提高目标检测在这些领域的项目落地能力,提出一种可堆叠重校准特征金字塔模块以及改进的SR-YOLOv3目标检测网络,使用对边缘设备友好的主干网络作为特征提取网络,通过堆叠轻量的金字塔模块,在减少参数数量的同时,提高检测精度及速度.在公开的目标检测数据集PascalVOC上进行性能评估,实验结果显示,该改进算法的参数量有明显下降,且计算速度得到提升.
文献关键词：
目标检测;特征金字塔;注意力
中图分类号：
作者姓名：
陈乔松;刘宇;张冶;谭彬;邓欣;王进
作者机构：
重庆邮电大学 数据工程与可视计算重庆市重点实验室,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]陈乔松;刘宇;张冶;谭彬;邓欣;王进-.可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(03):402-409
A类：
PascalVOC
B类：
堆叠,特征金字塔,目标检测方法,车载,边缘设备,设备应用,模型参数量,检测速度,塔模,SR,YOLOv3,目标检测网络,主干网络,特征提取网络,数数,高检,检测精度,检测数据集,性能评估,改进算法,计算速度
AB值：
0.349274
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