基于點云的輕量化目標(biāo)檢測算法CYM-Net

摘要： 目標(biāo)檢測在機器人、自動駕駛等實際應(yīng)用領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。在這些場景下，目標(biāo)檢測任務(wù)需要在資源有限的平臺上實時執(zhí)行，對目標(biāo)檢測算法的參數(shù)量和檢測速度有著較高的要求，因此需要實現(xiàn)目標(biāo)檢測算法的輕量化和高效化。然而傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks, CNNs)由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、對算力要求較高，難以滿足移動端的應(yīng)用需求。為解決以上問題，本... （共9頁）