一种基于卷积神经网络的轻量级目标检测方法及系统

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一种基于卷积神经网络的轻量级目标检测方法及系统
申请号:CN202510715240
申请日期:2025-05-30
公开号:CN120258049B
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于卷积神经网络的轻量级目标检测方法及系统,涉及目标检测技术领域,该方法包括构建基于卷积神经网络的轻量级目标检测模型,模型由FF‑ELAN模块、EConv模块、MFA模块和检测头组成;利用基于质心的剪枝算法对模型进行优化,得到优化后的模型;将优化后的模型部署在边缘设备上;边缘设备利用优化后的模型对采集的图像数据进行目标检测,输出检测结果。本发明解决现有目标检测方法在边缘设备上计算量大、内存占用高的难题,满足实际应用需求。
技术关键词
模块 检测头 计算机软件产品 多层次特征 计算机存储介质 输出特征 双分支结构 图像 节点处 通道 数据 算法 瓶颈 复杂度 计算机设备 支路 冗余 内存 语义
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