【摘 要】
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移动机器人常借助实例分割网络完成对周围环境的感知。然而现有的实例分割网络存在运算量大、实时性差等系列问题,无法在低算力的移动机器人平台上实时运行。本文首先提出了基于网络连接灵敏性的结构化剪枝方法（SPCS）。基于门变量连接灵敏性的神经元重要性评估模型能够更加准确地反应神经元的重要程度,实现高效准确的裁减。设计内循环算法,在动态剪枝过程中将剪除的重要的神经元恢复,减少了误剪除的可能性。同时融合知识迁
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移动机器人常借助实例分割网络完成对周围环境的感知。然而现有的实例分割网络存在运算量大、实时性差等系列问题,无法在低算力的移动机器人平台上实时运行。本文首先提出了基于网络连接灵敏性的结构化剪枝方法（SPCS）。基于门变量连接灵敏性的神经元重要性评估模型能够更加准确地反应神经元的重要程度,实现高效准确的裁减。设计内循环算法,在动态剪枝过程中将剪除的重要的神经元恢复,减少了误剪除的可能性。同时融合知识迁移算法,将裁剪之前的大型网络习得的信息便捷地转移到裁剪后的结构紧凑的子网络之中,进一步提升剪枝后的网络性能。SPCS方法针对Res Net-101网络,实现削减40%浮点运算量的同时,精度反而拥有0.03%的提升,在解除网络过拟合方面有突出表现,其为大型网络的边缘部署提供了一种高效且通用性强的压缩与加速方法。其次构建高性能的单阶段实例分割网络（MADYNet）。构建基于多通道注意力分散机制的深度残差网络,并将其作为主干网络。采用步长为2的池化层以及步长为1的卷积层组建跨越连接,减少了3/4的空间语义信息损失。预测输出网络由基于FPN的实例掩膜生成网络以及基于双并行卷积网络的预测分类网络构成。所构建的单阶段实例分割网络在1080Ti硬件平台上实现了18.4的运行帧率,同时实现了33.36的分割精度,对比与YOLACT网络有51%的精度提升。最后运用SPCS算法对单阶段实例分割网络进行进一步的加速处理,并在移动平台进行部署测试其运行帧率及分割精度。本文所构建的轻量化网络MADYNet（tiny40%）,在低算力的移动机器人平台TX2上首次实现了16.67 FPS的运行帧率,同时保留了29.57 m AP的分割精度。同YOLACT相比有304%的速度提升,以及38.4%的精度提升。
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