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摘要：本发明公开了一种轻量的无先验框的目标检测系统，该系统包括视觉传感器模块、特征提取网络、预测模块以及解析模块，所述特征提取网络即使用深度卷积网络对输入图像进行特征提取的过程，选用MobileNet3作为特征提取网络；预测模块是对提取得到的特征针对目标检测任务进一步优化，使特征更适合目标检测任务进而提高目标检测的平均准确率以及每秒处理帧数，本发明的SPD模块使得该目标检测系统在更高的FPS下获得不低于原CenterNet颈部结构的mPA的结果；解析模块则是对预测模块得到的数值结果使用检测框更形象表现在二维图像上。
主权项：1.一种轻量的无先验框的目标检测系统，其特征在于，包括特征提取网络以及预测模块，所述特征提取网络为深度卷积网络，使用深度卷积网络对输入图像进行特征提取；所述预测模块包括目标检测网络模型，在目标检测网络模型的颈部结构中使用空间金字塔空洞卷积结构优化目标检测任务，最后输出预测结果；所述特征提取网络选用Mobilenet3，MobileNet3使用a*a的卷积进行特征升维，使用深度可分离卷积代替标准卷积降低模型参数，并引入压缩激励模块；所述预测模块的输入为特征提取网络输出的特征图，并在目标检测网络模型的颈部结构中使用空间金字塔空洞卷积结构，所述空间金字塔空洞卷积结构流程为：首先经过a*a卷积升维，再并联不同膨胀系数的空洞卷积在获取到不同大小感受野，接着将得到不同的膨胀系数的特征以及预测模块的输入堆叠并经过ECA模块进行特征增强，最后经过若干卷积层得到预测结果；所述并联不同膨胀系数的空洞卷积是在YOLOF网络的编码器上进行优化，YOLOF的编码器结构为串联多个膨胀系数不同的空洞卷积，且每个空洞卷积的前后均使用a*a的标准卷积减低通道数后再提升通道数。
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百度查询： 华南理工大学 一种轻量的无先验框的目标检测系统
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