面向船舶目标检测的YOLOX轻量化研究 |
| |
引用本文: | 刘新伯,谢瑜玻,闫书佳,高孝日.面向船舶目标检测的YOLOX轻量化研究[J].船舶工程,2023(3):128-134. |
| |
作者姓名: | 刘新伯 谢瑜玻 闫书佳 高孝日 |
| |
作者单位: | 1. 上海工程技术大学电子电气工程学院;2. 上海船舶设备研究所;3. 大连海事大学航海学院 |
| |
基金项目: | 辽宁省教育厅2021年度科学研究经费项目(面上项目)(LJKZ0043); |
| |
摘 要: | 针对船舶目标检测存在的模型参数量多、规模大、实时性差和难以在实际工程中应用等问题,提出面向船舶目标检测的YOLOX轻量化方法。设计CA-Mobile Net V3轻量化主干网络,在Mobile Net V3中融合坐标注意力机制,生成一对方向感知特征图,提升空间信息编码能力;改进细化融合特征金字塔网络,构建对称的大尺度深度可分离卷积,提高感受野的范围;通过引入残差分支,以串联的方式融合细化不同尺度的特征信息,提高对小尺度船舶目标的检测能力。基于Seaships数据集的试验结果表明,提出的模型与YOLOv5和YOLOX等相比,具有规模小、实时性好和检测精度高等优势。
|
关 键 词: | 轻量化 YOLOX 注意力机制 深度可分离卷积 特征金字塔网络 |
|