可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法

无人机、车载识别等边缘设备应用日益增长,对模型参数量、检测速度以及精度提出了进一步的要求。为了提高目标检测在这些领域的项目落地能力,提出一种可堆叠重校准特征金字塔模块以及改进的SR-YOLOv3目标检测网络,使用对边缘设备友好的主干网络作为特征提取网络,通过堆叠轻量的金字塔模块,在减少参数数量的同时,提高检测精度及速度。在公开的目标检测数据集PascalVOC上进行性能评估,实验结果显示,该改进算法的参数量有明显下降,且计算速度得到提升。