A lightweight target detection algorithm based on Mobilenet Convolution = Полегшений алгоритм виявлення цілей на основі Mobilenet Convolution

Abstract

Target detection algorithm based on deep learning needs high computer GPU configuration, even need to use high performance deep learning workstation, this not only makes the cost increase, also greatly limits the realizability of the ground, this paper introduces a kind of lightweight algorithm for target detection under the condition of the balance accuracy and computational efficiency, MobileNet as Backbone performs parameter The processing speed is 30fps on the RTX2060 card for images with the CNN separator layer. The processing speed is 30fps on the RTX2060 card for images with a resolution of 320×320.

Алгоритм виявлення цілі, заснований на глибокому навчанні, потребує високої конфігурації графічного процесора комп’ютера, навіть потребує використання високопродуктивної робочої станції глибокого навчання, це не тільки підвищує вартість, а також значно обмежує реалізованість землі, ця стаття представляє свого роду полегшений алгоритм для виявлення цілей за умови балансової точності та обчислювальної ефективності MobileNet як Backbone використовує параметр Швидкість обробки становить 30 кадрів/с на карті RTX2060 для зображень із шаром розділення CNN. Швидкість обробки становить 30 кадрів в секунду на карті RTX2060 для зображень з роздільною здатністю 320×320.