資料介紹
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域具有優(yōu)異的檢測性能,但其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計算量大,難以在嵌入式設(shè)備上進(jìn)行髙性能的實時目標(biāo)檢測。針對該問題,提出一種基于 YOLOV3的目標(biāo)檢測算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度,并通過視頻運動自適應(yīng)推理策略充分利用前后幀視頻之間目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性,降低深度學(xué)習(xí)算法的運行頻率,進(jìn)一步提高目標(biāo)檢測速度。在 ILSVRC數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該算法可以在 NVIDIA TX2嵌入式平上實現(xiàn)28 frame/s的視頻目標(biāo)檢測,且檢測精度與原始的YOLO3算法相當(dāng)。
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