【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉的重要分支而备受人们关注。现有的检测方法普遍模型尺寸较大，设备要求高，难以用于移动端或嵌入式设备中实时处理。因此，本文利用MobileNetV3结合SSD的轻量级网络，再加入双向特征金字塔模型对特征进行融合，以此提高网络的准确率。实验结果表明，加入双向特征金字塔的轻量级目标检测网络在Pascal VOC数据集上mAP达到了73.65%,比单独的MobileNetV3-SSD目
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目标检测作为计算机视觉的重要分支而备受人们关注。现有的检测方法普遍模型尺寸较大，设备要求高，难以用于移动端或嵌入式设备中实时处理。因此，本文利用MobileNetV3结合SSD的轻量级网络，再加入双向特征金字塔模型对特征进行融合，以此提高网络的准确率。实验结果表明，加入双向特征金字塔的轻量级目标检测网络在Pascal VOC数据集上mAP达到了73.65%,比单独的MobileNetV3-SSD目标检测网络提高了2.63%,模型所占内存大小比SSD降低了64.3%,检测速度比SSD提高了61%,使其更适应于移动端和嵌入式设备。
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