检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李刚 王选宏 张豆 武子杨 邸琳婕 LI Gang;WANG Xuanhong;ZHANG Dou;WU Ziyang;DI Linjie(School of Telecommunication and Information Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications,Xi’an 710000,China;School of Automation,Xi’an University of Posts and Telecommunications,Xi’an 710000,China)
机构地区:[1]西安邮电大学通信与信息工程学院,西安710000 [2]西安邮电大学自动化学院,西安710000
出 处:《空间电子技术》2024年第6期50-56,共7页Space Electronic Technology
基 金:西安邮电大学研究生创新基金项目(编号:CXJJZL2023006);陕西省国际科技合作计划重点项目(编号:2022KWZ14)。
摘 要:近年来,随着舰船目标检测算法的不断创新,舰船检测性能有了显著的改善。然而,由于算法模型复杂度高、规模大,部署在资源有限的环境下存在一定的挑战。针对上述问题提出了一种新的轻量化模型GFPN-YOLOX,首先,在主干提取网络中引入感受野注意力卷积,让模型可以提取到多尺度目标的特征信息,从而增强模型的特征处理能力;其次,设计一种新的特征金字塔融合模块,用于增强遥感数据的语义信息与低维的位置信息之间的信息交流;最后,在特征金字塔融合模块和检测头部中引入了深度可分离卷积,用于降低模型的复杂度和存储需求。仿真结果表明,与原模型YOLOX-Tiny算法相比,模型参数量减少了29%,计算量降低了38%,但精度仅有0.4%的损失。通过与最新算法对比,验证了该模型在遥感数据检测场景中的有效性。In recent years,there has been significant improvement in ship detection performance due to continuous innovation in ship target detection algorithms.However,deploying these algorithms in resource-limited environments poses certain challenges because of their high complexity and large scale.To address these issues,this paper proposes a new lightweight model GFPN-YOLOX.Firstly,the introduction of receptor field attention convolution into the backbone extraction network enhances the feature processing capability by extracting feature information from multi-scale targets.Secondly,a new feature pyramid fusion module is designed to improve information exchange between semantic information of remote sensing data and low-dimensional location information.Finally,deep separable convolution is introduced to reduce the complexity and storage requirements of the model.Compared to the original YOLOX-Tiny algorithm,this model reduces parameter count by 29%and calculation amount by 38%,while only losing accuracy by 0.4%.Its effectiveness in remote sensing data detection scenarios is verified compared to the latest algorithm.
分 类 号:V443[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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