一种基于Mobilenetv3的行人检测算法研究

作者：马志钢; 南新元; 高丙朋; 李恒

来源：现代电子技术, 2023, 46(16): 149-154.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2023.16.026

• 行人检测算法
• Mobilenetv3网络
• YOLOv4算法
• 深度可分离卷积
• 注意力机制
• 检测性能

针对实时的行人检测算法要求模型具有轻量型和良好的鲁棒性，文中提出一种基于Mobilenetv3的行人检测算法。该算法首先采用Mobilenetv3作为模型的主干特征提取网络；然后通过深度可分离卷积替换PANet中的普通卷积，减少网络的复杂度；最后引入注意力机制SE和ECA关注网络中重要的通道信息，加强模型的特征融合能力。实验结果表明：与YOLOv4算法相比，基于Mobilenetv3的行人检测算法模型体积缩小78.03%，参数量也降低82.44%；且在实验数据集和INRIA数据集上，所提算法的平均精度（AP）分别提升3.98%和1.10%，检测速率分别提升8.08 f/s和7.89 f/s，检测时间也显著缩短，具有良好的检测性能。

• 单位
  新疆大学