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摘要
基于卷积神经网络的Yolov4-Tiny以其轻量化和高速性适用于战场环境下装甲车的识别,但是以损失精度换取速度,因此需要在保证一定识别速度基础上对其进行改进。首先在主干网络引入注意力机制,在通道和空间上加强关键特征提取;然后引入路径聚合方法,在特征金字塔结构基础上融入自下而上的路径聚合方法,加强不同尺度特征的提取。通过5种网络结构对装甲车识别的效果对比,改进后的网络在保证轻量级特性基础上,实时速度较快,精确度有大幅提升,证明改进的有效性。
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单位南京航空航天大学; 南京理工大学紫金学院; 南京航空航天大学深圳研究院; 自动化学院
