作者单位
摘要
1 天津工业大学 电子与信息工程学院,天津 300387
2 天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津 300387
针对资源受限的红外成像系统准确、实时检测目标的需求,提出了一种轻量型的红外图像目标检测算法GPNet。采用GhostNet优化特征提取网络,使用改进的PANet进行特征融合,利用深度可分离卷积替换特定位置的普通3×3卷积,可以更好地提取多尺度特征并减少参数量。公共数据集上的实验表明,本文算法与YOLOv4、YOLOv5-m相比,参数量分别降低了81%和42%;与YOLOX-m相比,平均精度均值提高了2.5%,参数量降低了51%;参数量为12.3 M,检测时间为14 ms,实现了检测准确性和参数量的平衡。
红外图像 目标检测 YOLO GhostNet 参数量 infrared image target detection YOLO GhostNet number of parameters 
红外与毫米波学报
2022, 41(6): 1092

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