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基于树莓派的目标识别检测研究 被引量：1
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作者 尤泳茹 陈梦凡 +3 位作者 陈俊霞 杜蓝艺 朱炫羽 田丽鸿 《现代信息科技》 2023年第21期94-98,共5页
为了让复杂的深度学习模型能够在计算资源有限的嵌入式终端设备上实时运行,需要对深度学习模型进行压缩和改进。为此提出一种可应用于树莓派嵌入式设备的轻量级目标检测算法SSD,用MobileNet替代经典的SSD目标检测算法中的VGG主干网络,... 为了让复杂的深度学习模型能够在计算资源有限的嵌入式终端设备上实时运行,需要对深度学习模型进行压缩和改进。为此提出一种可应用于树莓派嵌入式设备的轻量级目标检测算法SSD,用MobileNet替代经典的SSD目标检测算法中的VGG主干网络,减少了主干网络的特征参数数量。同时利用TFLite工具对模型进行压缩处理,实现了可部署于树莓派上的目标检测模型。通过在VOC2007数据集上与VGG主干网络做比对发现,MobileNet在嵌入式终端设备上实时检测的帧率提高了14帧/秒,平均精度(mAP)达到了75.81%。 展开更多
关键词 目标检测 树莓派 MobileNet SSD算法 VGG16
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