改进yolov5系列:2.picodet结构的修改,0.99m,150fps,移动端超轻量目标检测算法pico

PicoDet是基于Yolov5系列的一个改进版本，将其优化到了超轻量级别，使得其能够在移动端进行目标检测，实现了移动端低延时、高准确率的目标检测功能。该算法在核心技术中采用了多个创新点，使得其性能得到了显著提升。

首先，在网络结构中，PicoDet使用了更加紧凑的Picodet结构，将原本的Backbone和Head进行了融合，并使用了更加轻量化的Convolutional Layer，最终将模型大小优化到了0.99M。同时，使用了更加高效的Anchor Boxes进行目标检测，使得模型在保证准确率的同时，大大减少了计算量和模型大小。

此外，还使用了更加有效的Squeeze-and-Excitation模块对网络中的不同特征图进行加权调整，提高了模型的准确率和对不同大小目标的适应性。

通过这些创新点的运用，PicoDet已经成为了移动端目标检测算法中的佼佼者，其模型大小仅相当于原本Yolov5系列模型的十分之一，却能够保持准确率在50FPS以上。相比于其它轻量级目标检测算法，PicoDet的准确率和性能都有了很大的提升，有望在未来被应用到更多需要移动端快速、精准目标检测场景中。