基于通道注意力的轻量行人检测算法

YOLOv3算法参数量和计算量较大,不适合在移动端上使用。针对这个问题,文中通过优化YOLOv3算法提出一种基于注意力机制的轻量行人检测算法。首先,采用轻量级网络优化YOLOv3模型结构,减少模型的参数量和计算量;其次,设计下采样通道注意力模块代替Darknet53中的下采样层;最后,为了进一步丰富目标特征信息,增强小尺度行人的检测能力,引入特征增强模块。在INRIA数据集上的实验结果表明,所提出方法参数量相比YOLOv3模型降低约18,模型平均准确率提高3.85%。相比其他轻量化算法,提出的算法模型复杂度更低并且检测性能更好。

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本文档关键词:测算,注意力,行人,通道