基于改进 CenterNet 的轻量级目标检测算法

来源：计算机应用与软件杂志2025年第4期北京时间：

作者：倪一华, 闫胜业

摘要：针对 CenterNet 检测算法存在网络参数大量且未能充分有效利用多尺度局部区域特征的问题，提出一种 MIR-SPPA-CenterNet 目标检测方法来改进 CenterNet 检测网络。具体来说，在 CenterNet 的骨干网络中引入混合反残差 (MIR) 模块以达到轻量化效果，此外，还引入一种改进的带有注意力机制的空间金字塔 (SPPA) 结构，对多尺度局部区域特征进行优化、级联和筛选，使网络能够自适应地学习到更加全面有效的目标特征。实验证明，该方法在通用 PASCAL VOC 数据集上和自建 L-KITTI 数据集上均表现出更好的检测效果。

关键词：目标检测, 轻量化, CenterNet