文档名：基于边缘计算的实时目标检测算法
摘要：为了解决目标检测算法--SSD算法存在模型参数过多、存储需求大、对小目标检测效果不理想、难以应用于边缘计算设备的问题,提出一种基于SSD的改进算法SFF-SSD.该算法将SSD骨干网络改为ShuffleNetV2,并将网络中的Stage2_3和Stage3_7进行特征融合,形成新的特征提取层N_Stage3_7进行目标检测.同时,使用焦点损失函数处理不均衡正负样本的方法,改善SSD算法检测精度不稳定的问题.最后,采用对不同特征通道的重要性进行重标定的方式,引入SENet,提高网络的表示能力.实验结果表明:SFF-SSD算法在VOC2007数据集上参数量为5.465MB,检测速度为77fps,检测精度为73.96％,因此该研究方法可以在保证实时性和检测精度的同时满足边缘设备部署的要求.
作者：刘立昂 葛海波 魏秋月 李文浩 Author：LIULi'ang GEHaibo WEIQiuyue LIWenhao
作者单位：西安邮电大学自动化学院,陕西西安710121西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：TP391.41
关键词：边缘计算 SSD算法 ShuffleNetV2模型 SENet 焦点损失
Keywords：edgecomputing singleshotmultiboxdetector(SSD)algorithm ShuffleNetV2model squeezeandexcitationnetwork(SENet) focalloss
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：陕西省自然科学基金资助项目，陕西省重点产业创新链(群)项目基于边缘计算的实时目标检测算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(12)刘立昂 葛海波 魏秋月 李文浩为了解决目标检测算法--SSD算法存在模型参数过多、存储需求大、对小目标检测效果不理想、难以应用于边缘计算设备的问题,提出一种基于SSD的改进算法SFF-SSD.该算法将SSD骨干网络改为ShuffleNetV2,并将网络中的Stage2_3和...参考文献和引证文献
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