【摘 要】
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针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法.首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度.结果表明:在
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830047
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针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法.首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度.结果表明:在VOC数据集上,改进算法比原算法检测效果更佳,实时性更好,其精度提高了2.87％,处理速度提升了29.52 FPS;同时在真实场景下构建的数据集上,改进后的算法比YOLOv4精度提高了2.13％,具有较好的鲁棒性.
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