《表1 4种算法检测平均精度值》

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《基于深度学习的轻量化遥感图像目标检测方法》


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YOLO_RS-tiny算法模型检测效果图如图3所示,4种算法模型检测结果量化的对比如表1所示,表2列出了各检测算法模型大小及处理一张图片所需要的计算量。可以看出,轻量化的算法模型在检测准确度上有所下降,但在模型大小和运算量上极具优势。相比于YOLOv3,轻量化处理后的YOLO_RS-tiny的模型大小仅为15.5M,是YOLOv3的6.1%,处理单张图片的浮点运算量为1.83GFLOPs,是YOLOv3的1.7%。与YOLOv3原始轻量化模型YOLOv3-tiny相比,YOLO_RS-tiny在准确率相当的情况下,模型大小为YOLOv3-tiny的44.7%,处理单张图片所需运算量为YOLOv3-tiny的33%。就存储和计算代价而言,YOLO_RS-tiny更具优势。