基于改進(jìn)的Yolo v4 絕緣子目標(biāo)識(shí)別算法研究

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摘要： 針對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊體積龐大、運(yùn)算量高， 在體積較小、資源有限的嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行效果不好，以及現(xiàn)有輕量化模塊無法滿足測量速度和測試精確度要求的問題， 為此選擇目前的主流目標(biāo)識(shí)別算法Yolo v4進(jìn)行模型輕量化， 在Yolo v4 模型中引入Mobilenet 網(wǎng)絡(luò)和深度可分離模塊進(jìn)行研究。（剩余8396字）