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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標檢測領(lǐng)域具有優(yōu)異的檢測性能，但其結(jié)構(gòu)復雜、計算量大，難以在嵌入式設(shè)備上進行髙性能的實時目標檢測。針對該問題，提出一種基于 YOLOV3的目標檢測算法。采用半精度推理策略提高YOLO算法的推理速度，并通過視頻運動自適應推理策略充分利用前后幀視頻之間目標的關(guān)聯(lián)性，降低深度學習算法的運行頻率，進一步提高目標檢測速度。在 ILSVRC數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該算法可以在 NVIDIA TX2嵌入式平上實現(xiàn)28 frame/s的視頻目標檢測，且檢測精度與原始的YOLO3算法相當。
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