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摘要: 针对传统卷积神经网络模块体积庞大、运算量高, 在体积较小、资源有限的嵌入式平台上运行效果不好,以及现有轻量化模块无法满足测量速度和测试精确度要求的问题, 为此选择目前的主流目标识别算法Yolo v4进行模型轻量化, 在Yolo v4 模型中引入Mobilenet 网络和深度可分离模块进行研究。(剩余8396字)
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基于改进的Yolo v4 绝缘子目标识别算法研究
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