【摘 要】
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近年来,随着底层硬件和高性能计算平台的发展,深度学习算法借助丰富的算力支持被广泛地应用在计算机视觉领域。其在包括图像分类、目标检测、图像语义分割和实例分割等多种关键任务上展现出优异性能,使得图像处理技术尤其是目标检测技术取得极大发展。然而在实际的工程应用中,基于深度学习的目标检测模型存在复杂度高、参数量大、计算开销大等问题。在模型训练和推断过程中对终端设备的计算性能要求高,导致模型在低性能的计算平
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近年来,随着底层硬件和高性能计算平台的发展,深度学习算法借助丰富的算力支持被广泛地应用在计算机视觉领域。其在包括图像分类、目标检测、图像语义分割和实例分割等多种关键任务上展现出优异性能,使得图像处理技术尤其是目标检测技术取得极大发展。然而在实际的工程应用中,基于深度学习的目标检测模型存在复杂度高、参数量大、计算开销大等问题。在模型训练和推断过程中对终端设备的计算性能要求高,导致模型在低性能的计算平台如嵌入式或者移动端设备上出现难以部署、或者部署后的检测实时性差等问题。为了解决目标检测模型复杂度高、参数量大、计算开销大等问题,文章围绕车道路面损坏检测任务的轻量化网络模型展开研究,分别从轻量级网络结构设计和模型压缩与加速算法两个方面降低目标检测模型的复杂度,压缩模型参数量,加速模型推理。主要研究内容和工作成果如下:（1）对主流目标检测算法和轻量化模型算法进行了广泛的研究和评估,并采用YOLOv4算法在自制优化的数据集下训练得到车道路面损坏检测模型。（2）针对YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarkNet53存在复杂度过高的问题,引入轻量级网络MobileNet对YOLOv4网络架构做出改进。针对改进后的YOLOv4-MobileNet模型产生较大精度损失的问题,提出引入轻量级的CBAM注意力机制增强网络的特征感知能力,并重构Bottlenet基本结构单元。改进后的YOLOv4-MobileNet+CBAM模型参数量为29.3M,实时推理速度达到112.6FPS,模型的压缩率和加速率均超过2倍,而模型的总体精度损失仅1.0%。结果表明该轻量级网络结构能够在保证低精度损失的前提下降低模型复杂度。（3）针对改进后的YOLOv4-MobileNet+CBAM模型仍然存在较大参数冗余的问题,引入基于网络剪枝的轻量化算法。针对模型网络中存在的Shortcut跨层连接结构在单一剪枝方法下难以做到各层通道数相匹配的问题,提出被动式剪枝和主动式剪枝两种优化方案,并选取不同的稀疏率和剪枝率参数以达到最佳剪枝效果。剪枝后的车道路面损坏目标检测模型PrunedModel参数量仅5.9M,推理速度达到324.8FPS,较原始模型压缩过5倍,加速近3倍,总体精度损失仅2.1%。结果表明该剪枝方案效果优良。
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