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摘要
针对目标检测方法参数量大、计算复杂度高以及对复杂目标出现误检和漏检等问题，提出了一种适用于嵌入式设备的轻量级商品目标检测方法。通过重构高效混洗轻量网络，大幅度降低了网络的参数量和计算复杂度；融合多重感知注意力，将通道和空间域混合并行考虑来突出重点特征，弥补网络可能造成的特征损失，提高对复杂目标的检测率；构建双级快速特征加权金字塔网络用于特征学习，结合Hard-swish可高效快速的进行多尺度特征融合，提升网络的表征能力。该方法在商品目标检测任务中的mAP达98.6%，且参数量降低了约41.2%，与先进的检测方法相拥有更高检测精度并且更轻量，能够实现高质量的商品实时检测。
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