一种轻量化伪装单兵目标检测算法
出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)
年 卷 期：2024年
学科分类：11[军事学] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 1109[军事学-军事装备学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金青年科学基金(61602427) 山西省科技厅重点研发基金资助项目(201903D121171)
主 题：轻量化 伪装 目标检测 边缘计算 骨干网络 特征融合
摘 要：针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题，提出了一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础，采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合，在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型YOLOv8对比，在保证检测精度的同时，参数量减少了35.4%，推理速度提升了18.9%，更适合在算力资源受限的边缘计算设备上运行。
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