典型文献
基于轻量级神经网络的RGB-D人体目标检测
文献摘要：
针对现有基于神经网络的人体目标检测算法网络结构复杂,运算量大,不利于实际应用,以及传统方法检测精度较差的问题,提出一种新的轻量级检测算法,使用无锚框机制,并将MobileNetV3作为主干网络.该网络支持多个数据输入方式,可分别以RGB彩色图、深度图或RGB-D作为输入.通过在两个公开数据集和自采集数据集中的试验证明,新算法总体检测精度及运行效率均优于已有算法,获得较为理想的每秒峰值速度(FLOPS).在英特尔i5-7200 CPU平台下,以RGB-D和Depth为输入的帧率分别可达32 f/s和55 f/s,以RGB为输入的表现优于同级别轻量级网络YOLOV3-Tiny.
文献关键词：
RGB-D技术;行人检测;轻量级网络;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
谭方;冯晓毅;马玉鹏
作者机构：
西北工业大学电子信息学院,西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]谭方;冯晓毅;马玉鹏-.基于轻量级神经网络的RGB-D人体目标检测)[J].微处理机,2022(01):34-38
A类：
无锚框机制
B类：
轻量级神经网络,RGB,人体目标检测,目标检测算法,法网,运算量,检测精度,MobileNetV3,主干网络,输入方式,深度图,公开数据集,采集数据,新算法,较为理想,每秒,峰值速度,FLOPS,英特尔,i5,CPU,台下,Depth,帧率,同级,轻量级网络,YOLOV3,Tiny,行人检测
AB值：
0.40989
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