摘要： 針對當(dāng)前目標(biāo)檢測算法參數(shù)較多，計算量較大，導(dǎo)致響應(yīng)速度較慢，難以推廣應(yīng)用于智能車輛系統(tǒng)的問題，提出一種改進(jìn)的CenterNet目標(biāo)檢測算法。即應(yīng)用輕量化MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)替換原ResNet-50網(wǎng)絡(luò)，降低計算量；應(yīng)用深度可分離的PANet替換特征增強網(wǎng)絡(luò)，獲得多尺度特征信息融合后的特征，并引入SimAM注意力機制在特征融合前強化目標(biāo)特征關(guān)注度，再用SiLU激活函數(shù)替換原... （共11頁）