为了实现隧道环境中车辆目标实时检测的目的,提出一种改进的 YOLOv4 目标检测算法。首先使用 Mobilenetv3 网络替换 YOLOv4 算法的主干网络,减少算法参数量,提高检测速度;在 Mobilenetv3 网络中引入混合注意力机制,结合通道与空间维度进一步提高算法的检测精度;提出一种轻量化 PANet 结构,使用 Ghost 卷积操作替换普通卷积操作,进一步减少算法参数量。为验证所设计模型的有效性,手工标注了城市隧道车辆数据集。实验表明,文章设计的目标检测模型在隧道车辆数据集上平均精确率达 92.08%,与采用 YOLOv4 网络的检测效果相近,速度却提高了 45.7%。
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