基于关键点检测的无锚框轻量级目标检测算法

摘要：

针对基于关键点的目标检测参数量大、检测框误匹配的问题,提出一种轻量级的基于关键点检测的无锚框目标检测算法.首先将输入图片输入优化过的特征提取算法,通过级联角池化与中心池化,输出3个关键点的热力图与它们的嵌入向量;然后通过嵌入向量匹配热力图并画出检测框.文中的创新点在于将SqueezeNet中的轻量级模块firemodule适配至CenterNet,并用深度可分离卷积代替主干网的常规卷积,同时,针对CenterNet的检测框误匹配问题优化了算法输出形式与训练时的损失函数.实验结果表明,改良后的算法使得原有的CenterNet算法模型尺寸缩小为原来的1/7,同时检测精度与速度较YOLOv3,CornerNet-Lite等相同量级的算法仍有所提高.

关键词：目标检测;关键点;无锚框;轻量级;卷积网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：106-110