ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
中国知网全文收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
万方数据库收录期刊
RCCSE中文学术期刊
维普资讯网/超星域出版 全文收录
中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊
ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】本文针对可形变卷积会产生巨大的计算开销，使得检测速度减慢的问题，提出一种轻量级可形变卷积神经网络 DPCNs。该网络使用了可形变逐点卷积（Deformable Pointwise Convolution）能有效缩减计算量，在保持非规则感受野特性并获得检测精度提升的同时，有效提高检测速度。此外将深度卷积与可形变逐点卷积相结合，可在保持模型轻量化的同时，进一步提高检测精度。实验结果表明，以 Mask R-CNN作为基本检测框架，检测精度比普通卷积提高了 1.7%，检测速度比可形变卷积提高了 8%。
