【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向,广泛应用于交通、医疗等诸多领域。目前基于深度学习的目标检测算法在精度上取得了突破性进展,但是由于其存在参数量和计算量庞大等问题,仍然无法广泛应用于计算和存储能力有限的嵌入式设备。本文基于单步多框检测网络（Single Shot Multi Box Detector,SSD）设计了一套轻量级目标检测算法方案,包含网络优化、通道剪枝、知识蒸馏和存储优化四个部分,
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目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向,广泛应用于交通、医疗等诸多领域。目前基于深度学习的目标检测算法在精度上取得了突破性进展,但是由于其存在参数量和计算量庞大等问题,仍然无法广泛应用于计算和存储能力有限的嵌入式设备。本文基于单步多框检测网络（Single Shot Multi Box Detector,SSD）设计了一套轻量级目标检测算法方案,包含网络优化、通道剪枝、知识蒸馏和存储优化四个部分,具体如下:（1）在网络优化中,针对标准SSD提取特征能力不足且参数量庞大这一问题,本文基于DRN22设计了优化的SSD网络。（2）在通道剪枝中,针对现有方法在剪枝比例较大时难以保持较高精度这一难点,本文提出了一种融合自动确定法和手动定义法的混合剪枝流程,同时针对自动确定法,提出了全局剪枝标准,即基于批归一化层（Batch Normalization,BN）、双参数而定义的/2;针对手动定义法,提出了局部剪枝标准,即基于L2范数与几何中位数的交集。（3）在知识蒸馏中,本文设计通过构造注意力图损失,加权KL散度损失和教师有界回归损失进行知识迁移,缓解了通道剪枝带来的精度下降问题。（4）在存储优化中,实现了合并BN层,INT8量化和霍夫曼编码,进一步压缩了小网络的存储体积。此外,本文基于该网络完成了针对Jetson TX2嵌入式平台的系统设计与实现。实验结果表明:本文设计的轻量级目标检测网络在PASCAL VOC数据集上检测精度指标达到75.1%,参数量为4.4M,推理速度为106FPS,在精度和速度上具有良好的平衡。基于本文网络的轻量级目标检测系统在Jetson TX2嵌入式平台上推理速度为25.3FPS,具有良好的落地价值。综上,实验结果均达到了预期指标。
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