基于YOLO的轻量化目标检测应用研究
TP391.41; 针对当前大部分深度学习目标检测算法庞大的运算量和空间占用,以及嵌入式设备与可移动设备有限的性能和功耗,对轻量化目标检测算法YOLO v4-tiny的具体应用展开研究.介绍了各类目标检测算法的发展历程和YOLO v4-tiny的实现原理,以人员检测为例用相同的数据集分别交给YOLO v4和YOLO v4-tiny进行训练并比较,结果得出YOLO v4-tiny具备轻量化优势....
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| Veröffentlicht in: | 电脑与电信 2021 (8), p.26-48 |
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| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | TP391.41; 针对当前大部分深度学习目标检测算法庞大的运算量和空间占用,以及嵌入式设备与可移动设备有限的性能和功耗,对轻量化目标检测算法YOLO v4-tiny的具体应用展开研究.介绍了各类目标检测算法的发展历程和YOLO v4-tiny的实现原理,以人员检测为例用相同的数据集分别交给YOLO v4和YOLO v4-tiny进行训练并比较,结果得出YOLO v4-tiny具备轻量化优势. |
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| ISSN: | 1008-6609 |