【摘 要】
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深度卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉任务中,并取得了显著成果。然而,受存储空间和计算能力的限制,网络模型在移动/嵌入式场景下的应用难以实现。为此,研究者们提出轻量级卷积神经网络模型,在保证一定精度前提下,大幅度降低模型复杂度,满足实时应用场景。然而,网络轻量化会导致网络表示能力降低,模型信息容量不足等问题,进而损伤基于卷积神经网络的图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务的预测精度。本文针对以上问
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深度卷积神经网络被广泛应用于计算机视觉任务中,并取得了显著成果。然而,受存储空间和计算能力的限制,网络模型在移动/嵌入式场景下的应用难以实现。为此,研究者们提出轻量级卷积神经网络模型,在保证一定精度前提下,大幅度降低模型复杂度,满足实时应用场景。然而,网络轻量化会导致网络表示能力降低,模型信息容量不足等问题,进而损伤基于卷积神经网络的图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务的预测精度。本文针对以上问题进行研究,主要工作如下:1、从轻量级骨干网络模型的角度,本文提出了一种轻量高效的不对称残差网络ARNet。该网络以串行和并行两种堆叠方向设计深度可分离卷积,串行结构在更宽的信道上提取特征,并行结构通过特征重用丰富信息流,从而提高网络的表示能力和信息容量,补偿近似卷积带来的性能缺失。实验结果显示,ARNet在CIFAR100上取得了76.31%的分类精度,且参数量仅有1.58M,比Mobile Net V2网络分别提高了1%精度和降低了34%参数量,在Mini-Image Net上达到80.92%准确度,实现了精度和参数量的平衡。为了评估ARNet的泛化能力,在目标检测方面基于Mobile Net V2和Mobile Next算法进行实验,在Pascal VOC 2007测试集上分别观察到2.5%和0.9%的m AP改进。2、基于ARNet骨干网络,结合语义分割网络编码器-解码器结构和双路径结构的优点,提出了不对称的双分支实时语义分割模型ARSSNet。该方法通过共享浅层信息和特征指导的方式充分融合语义信息和空间信息,将不对称瓶颈残差块ARBlock作为核心特征提取单元,并结合多尺度信息完成密集特征的提取。本文在Cityscapes测试集上与多个基准分割网络完成对比实验,结果显示ARSSNet实现了69.78%的分割精度,在单个GTX 1080Ti GPU达到169.7FPS的推理速度,且模型大小仅为1.44M,成为在移动\嵌入式场景下实现语义分割的可行办法。3、以两个轻量级网络算法为核心,基于Java开发语言构建了实时图像理解交互系统。该系统以树莓派和英特尔神经计算棒作为边缘计算载体来完成算法的实际应用和展示,可实现96ms和472ms的速度完成图像分类和分割任务的预测。综上,本文从网络结构出发,对面向图像理解任务的轻量级网络方法进行深入研究,提出了高效轻量的主干网络算法和实时语义分割算法,并取得了有竞争力的精度表现,同时具备了在真实场景中应用的能力。
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