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摘 要: 針對(duì)遙感圖像下軍事坦克檢測模型體積大、計(jì)算量大等問題,提出一種輕量化的遙感軍事坦克目標(biāo)檢測算法MSG?YOLOv7。首先,MSG?YOLOv7采用MobileNetv3作為主干網(wǎng)絡(luò),利用倒殘差結(jié)構(gòu)和自適應(yīng)縮放的方法對(duì)特征進(jìn)行提取,以減小模型的體積大小與運(yùn)算量;其次,設(shè)計(jì)SD?MP結(jié)構(gòu)來提高細(xì)節(jié)特征表達(dá)能力,解決因下采樣操作導(dǎo)致的小目標(biāo)特征丟失問題;最后,基于GCNet和深度可分離卷積設(shè)計(jì)出GD?ELAN模塊,通過全局上下文建模來增強(qiáng)模型對(duì)長距離關(guān)系的感知,在輕量化的同時(shí)更有效地捕捉全局信息,提高模型的性能。(剩余12003字)
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遙感軍事坦克輕量化檢測的MSG?YOLOv7算法
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