应用于嵌入式图形处理器的实时目标检测方法 
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Real-Time Target Detection Method Applied to Embedded Graphic Processing Unit
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
图 & 表
图 1. 网络结构示意图
Fig. 1. Structural diagram of network
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图 2. 数据集的示例图片。(a) KITTI;(b) DIM
Fig. 2. Sample images from datasets. (a) KITTI; (b) DIM
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图 3. 第三组实验的部分检测结果对比。(a)~(e)使用YOLO-V3的结果;(f)~(j)使用所提网络结构的结果
Fig. 3. Comparison of partial detection results in third group of experiments. (a)-(e) Results by YOLO-V3; (f)-(j) results by proposed network structure
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图 4. 在嵌入式平台上的检测结果。(a) YOLO-V3;(b) YOLO-tiny;(c)所提网络结构;(d) MobileNet-V1-SSD;(e) MobileNet-V2-SSD
Fig. 4. Detection results on embedded platform. (a) YOLO-V3; (b) YOLO-tiny; (c) proposed network structure; (d) MobileNet-V1-SSD; (e) MobileNet-V2-SSD
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表 1第一组实验结果
Table1. Results of first group of experiments
| Model | PmAP /% | R /% |
|---|
| YOLO-V3 | 86.20 | 85.49 | | YOLO-tiny | 65.89 | 75.56 | | Proposed method | 64.22 | 78.22 |
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表 2第二组实验结果
Table2. Results of second group of experiments
| Model | PmAP /% | R /% |
|---|
| YOLO-V3 | 72.48 | 78.96 | | YOLO-tiny | 56.32 | 67.77 | | Proposed method | 52.87 | 69.13 |
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表 3第三组实验结果
Table3. Results of third group of experiments
| Model | PmAP /% | R /% |
|---|
| YOLO-V3 | 89.29 | 81.76 | | YOLO-tiny | 72.40 | 69.13 | | Proposed method | 71.35 | 73.90 |
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表 4目标检测的速度对比
Table4. Speed comparison of target detection
| Model | Average speed on TX1 /(frame·s-1) |
|---|
| MobileNet-V1-SSD | 14 | | MobileNet-V2-SSD | 13 | | YOLO-V3 | 2 | | YOLO-tiny | 17 | | Proposed method | 23 |
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王晓青, 王向军. 应用于嵌入式图形处理器的实时目标检测方法[J]. 光学学报, 2019, 39(3): 0315005. Xiaoqing Wang, Xiangjun Wang. Real-Time Target Detection Method Applied to Embedded Graphic Processing Unit[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(3): 0315005.
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