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摘要
针对因夜晚无可见光的条件下导致目标难以检测的问题，基于嵌入式平台应用设备，提出了无人目标检测的优化改进模型，提出了更优的检测速度与检测精度的模型。该优化改进后的模型以YOLOv3-tiny为基础框架，使用Small Batch-K-Means聚类算法计算anchor box数量；在网络关键位置中使用注意力机制，通过强化检测目标关注以提高抗干扰能力。在KAIST Multispectral Pedestrian Detection Benchmark数据集中的实验表明，该算法与传统YOLOv3-tiny算法相比在检测精度和速度上都有明显的提高。
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