Squeezed Edge YOLO：资源受限设备上的高效对象检测与性能优化

随着自动驾驶技术的发展，对边缘设备上实时、高效的物体检测能力的需求日益增长。YOLO（You Only Look Once）因其快速的检测速度和较高的准确率，在这一领域备受关注。然而，将这类深度学习模型部署到资源受限的边缘设备，如嵌入式处理器和低功耗芯片上，面临着严峻的挑战，因为它们对计算性能有很高的要求。本文主要探讨了一种名为Squeezed Edge YOLO的压缩目标检测模型，它专为适应边缘设备设计，尤其是那些内存和计算能力有限的设备。 Squeezed Edge YOLO通过压缩和优化模型参数，将其大小减小到仅数千字节，以满足边缘设备上的存储需求。这种压缩策略旨在保持模型的准确性同时减少计算负担，从而在有限的资源条件下实现高效的物体检测。模型压缩的方法可能包括权重剪枝、量化、知识蒸馏等技术，旨在最大限度地保留关键信息而消除冗余。 为了验证Squeezed Edge YOLO的实际性能，研究者选择了两个典型的应用场景进行评估：人体检测和形状识别。这些案例不仅考察了模型在实际任务中的精度，还测试了其在实际硬件平台上的运行效率。实验平台包括具有8个RISC-V内核的GAP8处理器，以及具有4GB内存的NVIDIA Jetson Nano。结果显示，Squeezed Edge YOLO在模型大小优化方面表现出色，相比于原始模型，它的尺寸缩小了8倍，这带来了显著的能源效率提升，达到了76%。此外，通过硬件优化，整体处理速度也提高了3.3倍，这表明Squeezed Edge YOLO能够在资源有限的环境下提供出色的性能。 Squeezed Edge YOLO的成功在于它兼顾了边缘设备的现实需求和深度学习模型的性能。它展示了在压缩和优化深度学习模型的同时，如何在不牺牲准确性的情况下，实现在嵌入式环境中的高效部署。这对于推动自动驾驶汽车、无人机和其他物联网设备的实时感知能力至关重要。随着未来智能设备对边缘计算的依赖加深，这种轻量级、高效的物体检测模型有望在更多领域得到广泛应用。