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摘要
针对目标检测算法参数多、计算量大以及上下文信息融合度较差的问题，本文提出一种基于CenterNet的融合上下文的轻量化MSP-CenterNet模型。首先，MobileNetV3轻量化网络作为骨干网络，实现参数量和模型的缩减；其次，用SPP模块增加网络的感受野；最后，结合简化版PANet，将上下文信息更好的融合，从而提升网络的检测精度。在PASCAL VOC数据集上进行测试，MSP-CenterNet模型的mAP为80.2%，速度为42FPS，模型大小为38.7MB。相比CenterNet在准确率仅低3.2个百分点的情况下，检测速度FPS提升约40%，模型缩减约2/3，更具有适用性。
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