典型文献
面向小目标检测的轻量化YOLOv3算法
文献摘要：
为了提高面向遥感图像目标检测的YOLOv3-CS算法的检测速度,提出了一种基于Batcg Normalization(BN)层γ参数的自适应稀疏因子调整算法.以γ作为通道的重要性判断依据对YOLOv3-CS进行剪枝,得到YOLOv3-CSP目标检测模型.实验结果表明,所提剪枝方法在mean Average Precision(mAP)损失仅为0.22％的情况下,使YOLOv3-CS的模型大小压缩了 95.92％,检测速度提高了 173％.所提YOLOv3-CSP可以应用于检测精度和实时性要求较高的场合.
文献关键词：
图像处理;YOLOv3;稀疏训练;模型剪枝
中图分类号：
作者姓名：
张官荣;陈相;赵玉;王建军;易国彪
作者机构：
空军工程大学航空工程学院,陕西西安710038;西北工业大学电子信息学院,陕西西安710129;中国人民解放军95696部队,重庆405200
文献出处：
引用格式：
[1]张官荣;陈相;赵玉;王建军;易国彪-.面向小目标检测的轻量化YOLOv3算法)[J].激光与光电子学进展,2022(16):142-150
A类：
Batcg
B类：
小目标检测,YOLOv3,遥感图像,图像目标检测,检测速度,Normalization,BN,稀疏因子,判断依据,CSP,目标检测模型,剪枝方法,mean,Average,Precision,mAP,检测精度,稀疏训练,模型剪枝
AB值：
0.411679
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