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摘要
YOLOv4目标检测模型具有很强的目标检测能力,但自身较大的模型规模难以应用在计算资源受限的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)视觉系统中。针对YOLOv4目标检测模型网络深和参数多的问题,使用轻量化的MobileNet作为特征提取网络,减小参数量,使整个检测模型接近实时性能。在VisDrone数据集上进行实验,证明了轻量化YOLOv4在保证实时检测速度的同时能保持较好的检测精度。
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YOLOv4目标检测模型具有很强的目标检测能力,但自身较大的模型规模难以应用在计算资源受限的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)视觉系统中。针对YOLOv4目标检测模型网络深和参数多的问题,使用轻量化的MobileNet作为特征提取网络,减小参数量,使整个检测模型接近实时性能。在VisDrone数据集上进行实验,证明了轻量化YOLOv4在保证实时检测速度的同时能保持较好的检测精度。
