研究结论 提出的目标检测模型MobileNetV2-SSD,主干网络采用了轻量型的MobileNetV2,大大减少了网络参数,使其可以搭载在移动端或嵌入式设备上运行,以应对烧结现场复杂的工作环境;整体检测架构采用了基于多尺度特征图的SSD检测,针对不同尺寸大小的目标均有非常...
2.1 改进的MobileNet-SSD的网络结构 MobileNet使用深度可分离卷积来减少大量计算,从而可以大大提高检测速度。将MobileNet算法与SSD算法结合使用可以有效提高模型的检测速度,但仍难以获得实时的检测结果。因此,提出了将BN层和卷积层合并到MobileNet-SSD算法中。 改进的MobileNet-SSD的结构如图4所示。将输入图像的大小规格化为3...
当前目标检测的算法有很多,如rcnn系列、yolo系列和ssd,前端网络如vgg、AlexNet、SqueezeNet,一种常用的方法是将前端网络设为MobileNet,后端算法为SSD,进行目标检测。之前使用过这套算法,但是知其然不知其所以然,今天系统学习一下。 MobileNet 1.论文:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications...
首先 ,将原 SSD 算法的骨干网络设置为 MobileNetV2,后端网络采用倒残差网络结构,其次 ,将骨干网络浅层特征层和后端网络深层特征层使用特征融合模块 ,最后引入注意力机制并使用更小尺寸的先验 框 ,在保持网络计算量的同时提升对特征图关键信息的提取能力 ,并增强对小目标的物品检测能力 。实验结果表明 :改进后 的...
1、Mobilenetv3(Searching for MobileNetV3) 论文发出于2019年5月,作者google。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf 代码:https://paperswithcode.com/paper/searching-for-mobilenetv3 摘要: We present the next generation of MobileNets based on a combination of complementary search techniques as...
文献[9]将SSD算法与轻量化模型MobileNet结合,对实时火灾图像进行检测,提升了算法的检测速度,降低了模型复杂度,但在检测精度上存在一定不足。上述深度学习方法在一定程度上提升了算法的检测性能,但是并没有完全平衡高检测精度、实时检测和小模型尺寸对算法的要求。
基于SSD-Mobilenet的目标检测模型优化与应用 热度: 一种基于mobilenet的电力设备小目标缺陷识别方法及系统 热度: 基于结构模型的遥感图像军事阵地目标特征分析及其识别技术研究 热度: I 摘要 在智能辅助驾驶和无人驾驶系统中,道路目标的检测识别是非常重要的。随着人工 ...
先来一波各版本性能展览: Pre-trained Models Choose the right MobileNet model to fit your latency and size budget. The size of the network in memory and on disk is
基于改进MobileNetV2-SSD的河道漂浮物检测方法及应用.pdf,摘要 摘要 “生态文明建设是关系中华民族永续发展的千年大计”。河流是生态系统和 人类社会发展的重要组成部分,直接影响着周边地区的生态环境和人民生活水 平。针对河流监管方式数智化需要,致力于解决当前河流监
Mobilenet-SSD:轻量级目标检测模型在Keras当中的实现(论文版) 之前实现了一个版本的mobilenet-SSD,有小伙伴告诉我说这个不是原版的Mobilenet-ssd的结构,然后我去网上查了一下,好像还真不是,原版的Mobilenet-ssd不利用38x38的特征层进行回归预测和分类预测,因此我就制作了这个版本,填一下坑。