一种基于轻量级模型的目标检测方法

    公开(公告)号:CN113344115A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110716583.8

    申请日:2021-06-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级模型的目标检测方法,首先,采用Depth‑Wise卷积组合而成的G‑Module构建整个模型的主干网络,并在主干网络中加入注意力机制对每个通道进行加权操作,增强关键特征,去除冗余特征,从而加强特征网络对目标物体和背景的辨别能力;其次,利用Batch Normalization层中缩放因子gamma的大小将不重要的通道进行删减,达到压缩模型大小,提升运算速度的效果;最后,基于NVIDIA的TensorRT框架进行了模型转化和半精度加速,将加速后的模型成功部署到嵌入式平台Jeston Nano上,实现高精度下实时检测的要求。

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