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针对检测模型参数量大,难以在嵌入式设备上部署等问题,设计了一种改进的YOLOv4目标检测算法.该算法使用轻量化的MobileNetV1替换CSPDarketnet53主干特征提取网络,并将后续网络中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,极大地减少了模型的参数量;在检测头加入NAM注意力模块,增强网络对细节信息的提取能力;采用SDIoU Loss作为边框回归损失,在加快收敛速度的同时提高了检测精度.实验表明：与YOLOv4-CSPDarknet53相比,改进算法在PASCAL VOC07+12数据集上训练出来的模型大小为47.19 M,约为原来的五分之一,FPS提升了40(f/s),mAP提升了2.4%.与YOLOv4-Tiny、YOLOv5s、YOLOv7等目标检测算法相比,具有兼顾检测速度与精度的特点. 相似文献
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