基于輕量化CenterNet的智能車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)算法參數(shù)較多，計(jì)算量較大，導(dǎo)致響應(yīng)速度較慢，難以推廣應(yīng)用于智能車(chē)輛系統(tǒng)的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的CenterNet目標(biāo)檢測(cè)算法。即應(yīng)用輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)替換原ResNet-50網(wǎng)絡(luò)，降低計(jì)算量；應(yīng)用深度可分離的PANet替換特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，獲得多尺度特征信息融合后的特征，并引入SimAM注意力機(jī)制在特征融合前強(qiáng)化目標(biāo)特征關(guān)注度，再用SiLU激活函數(shù)替換原... （共11頁(yè)）