【摘 要】
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随着深度学习在图像处理领域的广泛应用,基于卷积神经网络的目标检测算法逐渐取代传统算法。但目标检测网络存在参数量大、计算复杂度高、检测速度慢等问题,通常需要部署在计算能力较高的设备上,在计算资源受限的小型设备中难以满足实时性的需求,这无疑增加了设备成本。针对这一问题,本文基于YOLOv4-tiny算法,提出一种改进的轻量级目标检测网络,对其检测精度和速度作进一步提升。YOLOv4-tiny对比YOL
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随着深度学习在图像处理领域的广泛应用,基于卷积神经网络的目标检测算法逐渐取代传统算法。但目标检测网络存在参数量大、计算复杂度高、检测速度慢等问题,通常需要部署在计算能力较高的设备上,在计算资源受限的小型设备中难以满足实时性的需求,这无疑增加了设备成本。针对这一问题,本文基于YOLOv4-tiny算法,提出一种改进的轻量级目标检测网络,对其检测精度和速度作进一步提升。YOLOv4-tiny对比YOLOv4参数量更少,但检测精度较低,对部署设备算力需求仍然较高。针对YOLOv4-tiny的主特征提取网络结构简单,难以有效提取特征信息的问题,本文提出使用Bneck＿E结构替换主特征提取网络中的CSP结构,在增加网络深度的同时有效降低了主特征提取网络的参数量。针对小目标检测精度较低,复杂场景下漏检率较高的问题,在分类回归网络中,增加轻量级注意力机制ECA,在引入较少参数量的同时提高模型精度。采用双向特征融合,用深度可分离卷积对浅层特征下采样,提高小目标检测精度的同时降低了参数量。在PASCAL VOC数据集上实验表明,改进后的算法m AP提高了4.4%,FPS提升了15.7%,参数量仅为YOLOv4-tiny的36%。为进一步提高模型在小型嵌入式设备上的检测速度,本文采用基于BN层的γ因子对冗余通道进行裁剪的方法,对部分网络层进行通道剪枝,在25%的剪枝率下模型m AP仅降低了0.59%,参数量降低了19%,FPS提升了8.8%,进一步提升了模型检测速度。本文嵌入式设备选择树莓派4B,在部署时选择NCNN前向推理框架,并对模型作Int8量化处理。实验结果表明,本文提出的轻量级目标检测网络,在树莓派4B上检测单张图片仅需173ms,检测时间减少了43%,具有较好的实时性,同时漏检率低于YOLOv4-tiny,证明本文模型轻量化的有效性和可行性。
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