基于改進(jìn)YOLOv3的輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)YOLOv3模型在進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)無(wú)法充分利用豐富的上下文信息導(dǎo)致目標(biāo)漏檢、誤檢，且模型參數(shù)量大的問(wèn)題，提出一種輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先，該算法使用VGNetG網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行主干替換，這有利于減少模型計(jì)算參數(shù)量；其次，采用特征尺度感知模塊FSSA進(jìn)一步融合主干信息特征，使模型上下文信息對(duì)齊上采樣的高級(jí)特征信息；最后，改進(jìn)的交叉注意力模塊ICC-Attention使用兩個(gè)...