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基于超分辨率图像重建的轻量化目标检测算法研究
1
作者
王超英
《微型电脑应用》
2024年第6期57-60,共4页
利用面向边缘的卷积模块、像素注意力机制和重参数化技术使超分辨率重建算法图像分辨率得到提升,使图像特征细节表现更为优越;利用YOLOv4目标检测算法并结合Focus结构、双向特征金字塔网络和轻量级子通道注意力机制,提高中、低分辨率图...
利用面向边缘的卷积模块、像素注意力机制和重参数化技术使超分辨率重建算法图像分辨率得到提升,使图像特征细节表现更为优越;利用YOLOv4目标检测算法并结合Focus结构、双向特征金字塔网络和轻量级子通道注意力机制,提高中、低分辨率图像目标检测精度。经实验研究,基于超分辨率重建的轻量化目标检测算法对图像目标具有较好的检测效果,有效提升了图像的检测精度,对提升图像中的细小目标检测精度具有一定的参考意义。
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关键词
超分辨率重建
多层可分离卷积
特征金字塔网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于超分辨率图像重建的轻量化目标检测算法研究
1
作者
王超英
机构
东莞职业技术学院
出处
《微型电脑应用》
2024年第6期57-60,共4页
基金
2022年度东莞市科技特派员项目(20221800500732)
2022年度东莞职业技术学院国家双高计划电子信息工程技术专业群专项政校行企项目(ZXD202201)
2023年度东莞职业技术学院国家双高计划电子信息工程技术专业群专项政校行企项目(ZXD202315)。
文摘
利用面向边缘的卷积模块、像素注意力机制和重参数化技术使超分辨率重建算法图像分辨率得到提升,使图像特征细节表现更为优越;利用YOLOv4目标检测算法并结合Focus结构、双向特征金字塔网络和轻量级子通道注意力机制,提高中、低分辨率图像目标检测精度。经实验研究,基于超分辨率重建的轻量化目标检测算法对图像目标具有较好的检测效果,有效提升了图像的检测精度,对提升图像中的细小目标检测精度具有一定的参考意义。
关键词
超分辨率重建
多层可分离卷积
特征金字塔网络
注意力机制
Keywords
super-resolution reconstruction
multi-layer separable convolution
feature pyramid network
attention mechanism
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超分辨率图像重建的轻量化目标检测算法研究
王超英
《微型电脑应用》
2024
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