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作者：张麟华;李腾;赵爽;富丽贞;
单位：太原工业学院;太原师范学院;中北大学;
摘要：针对已有模型参数量较大、推理速度较慢的问题，提出一种轻量化伪装单兵目标检测算法。其骨干部分以HGNetv2为基础，采用SRepVGG模块进行多尺度特征融合，最后在耦合检测头中组合使用了部分卷积和1×1卷积。提出的深度学习网络与基准模型YOLOv8对比，在保证检测精度的同时，参数量减少了35.4%，推理速度提升了18.9%，更适合在算力资源受限的边缘计算设备上运行。
关键词：轻量化;;伪装;;目标检测;;边缘计算;;骨干网络;;特征融合
基金资助：国家自然科学基金青年科学项目（61602427）;; 山西省科技厅重点研发基金资助项目（201903D121171）
