【摘 要】
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目标检测作为计算机视觉最基本的问题之一,是其它复杂视觉任务的基础。近年来,深度学习技术和硬件资源的快速发展推动了目标检测技术的发展和检测精度的大幅提升。但在实际应用中,深度网络模型几十甚至上百层的网络结构,包含了大量的参数和浮点计算量,需要极大的存储空间和运行空间,往往难以部署在资源有限的设备上进行实时检测。为了将目标检测模型能从服务器迁移到移动端投入使用,需要将模型进行轻量化处理,本文进行了如下
【基金项目】
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国家自然科学基金创新研究群体基金（61621005）； 国家自然科学基金重点项目（61836009）； 国家自然科学基金重大研究计划（91438201、91438103、91438303）； 国防科技173计划项目； 国家自然科学基金（U1701267、62076
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目标检测作为计算机视觉最基本的问题之一,是其它复杂视觉任务的基础。近年来,深度学习技术和硬件资源的快速发展推动了目标检测技术的发展和检测精度的大幅提升。但在实际应用中,深度网络模型几十甚至上百层的网络结构,包含了大量的参数和浮点计算量,需要极大的存储空间和运行空间,往往难以部署在资源有限的设备上进行实时检测。为了将目标检测模型能从服务器迁移到移动端投入使用,需要将模型进行轻量化处理,本文进行了如下研究:（1）根据网络优化过程中存在重复的梯度信息的问题,提出一种改进的轻量化YOLOv3的目标检测方法,通过截断梯度流来防止重复的梯度信息,增强CNN的学习能力,实现更丰富的梯度组合。实验结果表明,该方法减少了计算量和参数量,提升了检测速度,并且没有损失过多的检测精度。（2）提出了一种融合Transformer编码器块和卷积神经网络的检测方法。利用了Transformer可以捕捉全局的依赖、丰富的上下文信息的能力和CNN具有局部性、平移等效性的视觉归纳偏置的特点,避免了Transformer在计算多头自注意力时序列过长带来沉重的计算负担的问题。实验结果表明,该方法提高了检测的精度和检测速度,并且没有网络参数明显增加。（3）提出了一种基于模型缩放的目标检测方法,进一步缩小了模型,平衡了轻量级神经网络的计算和内存成本。探究了Dense Net模型比Res Net参数少,花费时间和能量多的原因,分析了高效网络模型设计的因素。实验结果表明,该方法在保留一定精度的前提下,模型参数更少,检测速度更快。
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