Optimized Object Detection Based on The Improved Lightweight Model Mini Net,ERICDATA高等教育知識庫
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篇名
Optimized Object Detection Based on The Improved Lightweight Model Mini Net
並列篇名
Optimized Object Detection Based on The Improved Lightweight Model Mini Net
作者 Qi ChenXinyi GaoRenjie LiYong Zhang
英文摘要

This paper proposes a Mini Net lightweight model that can be used for real-time detection. This model works together with Mini Lower and Mini Higher, which greatly improves the detection efficiency while ensuring the accuracy. The Mini module designs both the batch normalization layer and the excitation function at the front end of the module, which realizes efficient convolution, greatly reduces the amount of parameters and computation, and introduces the nonlinearity brought by more layers in the spatial dimension, which can improve the performance of the module extraction capacity. Based on the Mini convolution module, a multi-stage training strategy is proposed. The first stage makes the system fast and stable. In order to improve the overfitting phenomenon of the system, the second and third stages use finer features to improve the detection of small targets, thereby improving the Model training efficiency and detection accuracy.

 

起訖頁 223-232
關鍵詞 Convolutional neural networkLightweight modelObject detectionImage recognition
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202403 (25:2期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642024032502005   複製DOI
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