东北大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (10): 1474-1480.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2023.10.014
李娟莉1,2, 魏代良1,2, 李博1,2, 文小1,2
LI Juan-li1,2, WEI Dai-liang1,2, LI Bo1,2, WEN Xiao1,2
摘要: 针对SSD目标检测模型参数量大、运行速率低的问题,在SSD模型的基础上提出一种新的煤矸快速识别模型DSR-SSD.应用深度可分离卷积代替主干特征提取网络中的普通卷积,减少了模型的计算量;将RFB模块融入到SSD模型中,提高了模型的特征提取能力.经验证,DSR-SSD模型的识别速率为113.99帧/s、精确率为95.17%.将DSR-SSD与SSD,Faster-RCNN,YOLOv3三种模型对比,发现DSR-SSD模型与SSD模型相比,精确率提高了2.29%,识别速率提高了60.89%;同时,DSR-SSD模型的精确率比Faster-RCNN模型高2.86%,比YOLOv3模型高2.71%,识别速率分别是Faster-RCNN模型和YOLOv3模型的14.90倍和3.65倍,证明了DSR-SSD模型性能优越.
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