【摘 要】
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人工智能的日渐发展无论在经济领域还是社会生活方面都展现了很大的应用价值。基于深度学习的目标检测算法之所以能够取得卓越的表现效果,是因为采用的深度卷积网络模型,得益于它大量的网络参数以及复杂的网络结构。但由此也带来了两方面的问题,一是运算量巨大,造成模型推理速度的降低,较难满足目标检测任务的实时和落地需求;二是大量的网络参数导致模型大小突增,导致需要更大的空间进行模型存储。而这些问题恰恰使得目标检测
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人工智能的日渐发展无论在经济领域还是社会生活方面都展现了很大的应用价值。基于深度学习的目标检测算法之所以能够取得卓越的表现效果,是因为采用的深度卷积网络模型,得益于它大量的网络参数以及复杂的网络结构。但由此也带来了两方面的问题,一是运算量巨大,造成模型推理速度的降低,较难满足目标检测任务的实时和落地需求;二是大量的网络参数导致模型大小突增,导致需要更大的空间进行模型存储。而这些问题恰恰使得目标检测模型在一些存储、运算等资源有限的环境或者设备中的部署运行变得较难实现。因此如何在模型推理速度提升并且准确度可以接受的前提下,对目标检测网络模型进行参数、模型精简,这一问题具有很大的研究意义。本文首先深入分析了一阶段目标检测算法,分析基于不同骨干网络的YOLOv3的模型特点,选取模型研究对象。结合相关文献提出适合目标检测模型YOLOv3的模型压缩算法组合策略,并针对当前实时任务的落地需求,完成基于Jetson TX2的嵌入式平台设备的模型部署、测试与验证。实验结果表明使用本文的压缩方法得到的模型可以在嵌入式平台实现3.9倍的推理加速和4.19倍的体积压缩,并且还有1.1%的精度提升。
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