基于MobileNet的轻量化密集行人检测算法

打开文本图片集

摘 要：

针对现有的行人检测算法在复杂场景下检测速度慢、检测精度不高的问题，提出一种轻量化密集行人检测算法MER＼|YOLO（Miniature Enhanced Recognition＼|You Only Look Once）。首先，MER＼|YOLO以MobileNetV3（轻量化网络模型）作为特征提取主干网络，提升模型对于小目标及模糊图像的学习能力；其次，通过融合深度可分离卷积和ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制构建DPE＼|C3模块，解决密集行人检测过程中的遮挡丢失漏检的问题；最后，MER＼|YOLO使用空间和通道重建卷积处理标准卷积中固有的空间和信道冗余，减少模型计算需求。（剩余6198字）