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摘要
针对目前常用的目标检测算法模型体积大、计算复杂度高、难以部署到嵌入式设备等问题，基于通用目标检测算法的思想提出了一种全新的轻量化目标检测模型。首先，利用深度可分离卷积和分组卷积重新设计了主干网络；其次，提出高效跨通道交互模块，对每个通道进行加权运算，以获得更多的关键特征；最后，改进了颈部的轻量化结构，提高了网络的特征提取能力。在COCO数据上，0.99M参数量的模型的mAP达到了30.6%，证明了该方法在准确率和效率之间实现了更好的平衡，为目标检测轻量化研究提供了参考。
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单位北方工业大学; 北京市地铁运营有限公司
