【摘 要】
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针对现有的深度目标检测算法结构复杂、计算量过大,难以直接部署到资源有限的终端设备进行实时检测的问题,针对瑞芯微rk3399pro芯片架构特点,以Yolov4 tiny作为检测模型的基
【机 构】
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中国科学院光电技术研究所 四川 成都 610209;中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049;中国科学院光电技术研究所 四川 成都 610209
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针对现有的深度目标检测算法结构复杂、计算量过大,难以直接部署到资源有限的终端设备进行实时检测的问题,针对瑞芯微rk3399pro芯片架构特点,以Yolov4 tiny作为检测模型的基础结构进行改进,在KITTI数据集上训练得到79.56％平均检测精度的目标检测网络;并采用高效卷积处理、调整量化方案、多核并行等多种方式运行模型,在提升实时检测效率时比较不同优化方式的检测精度.实验结果表明,算法部署到rk3399pro平台实时检测速度达到60帧/s,相较未优化改进的模型速度提升近10倍;同时优化方法具有通用性,满足降低模型参数权重后仍能实时精确检测的效果.
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