資料介紹
深度神經(jīng)網(wǎng)絡在目標檢測領域具有優(yōu)異的檢測性能,但其結構復雜、計算量大,難以在嵌入式設備上進行髙性能的實時目標檢測。針對該問題,提出一種基于 YOLOV3的目標檢測算法。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推理策略充分利用前后幀視頻之間目標的關聯(lián)性,降低深度學習算法的運行頻率,進一步提高目標檢測速度。在 ILSVRC數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,該算法可以在 NVIDIA TX2嵌入式平上實現(xiàn)28 frame/s的視頻目標檢測,且檢測精度與原始的YOLO3算法相當。
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