64、目标检测与机器人遥操作系统研究

最新推荐文章于 2025-09-15 10:05:09 发布

apple5

最新推荐文章于 2025-09-15 10:05:09 发布

阅读量19

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：社交机器人：连接未来的生活文章标签：目标检测机器人遥操作系统 SSD-MobileNetV2

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/apple5/article/details/151735047

社交机器人：连接未来的生活专栏收录该内容

90 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

目标检测与机器人遥操作系统研究

1. 目标检测模型概述

在目标检测领域，有几种先进的模型被广泛研究和应用。
- SSD-MobileNetV2 ：该模型通过逐步减小层维度以实现多尺度检测，随后进行非极大值抑制（NMS）输出最终检测结果。其采用的 MobileNet V2 架构包含深度可分离卷积块和残差连接，以适应有限的计算资源并提取相关信息。具体做法是在构建块中添加扩展层和投影层，扩展层将数据解压缩为高维张量，便于深度卷积层最大程度地提取信息，投影层再将数据压缩为低维张量以减少计算量。学习率调度采用步长衰减策略，初始学习率为 0.08，热身学习率为 0.01333，热身步数为 100，动量优化器值为 0.9，步数为 2500，批量大小为 8。
- YOLOv4 ：它是用于 2D 目标检测的最流行的单阶段检测器网络之一，在多个数据集（如 MSCOCO）上表现出高精度和高速度。与之前的 YOLOv3 版本相比，在 MSCOCO 上准确率提高了 10%，速度提高了 12%。其架构由骨干网络（CSPDarknet53）、颈部（SPP）和头部（YOLOv3 头部）组成。CSPDarknet53 有 293×3 个卷积层和约 2760 万个参数，具有大量的感受野和参数，能检测不同大小的多个对象。SPP 显著增加感受野并突出最显著的上下文特征，YOLOv3 头部用于预测类别和边界框。学习率调度同样采用步长衰减策略，初始学习率为 0.01，在 4800 和 5400 步时乘以 0.1 的因子，动量和权重衰减分别设置为 0.9 和 0.0005。