优化YOLOv3:轻量化目标检测网络设计

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"本文提出了一种基于改进的YOLO轻量化网络进行目标检测的方法,针对YOLOv3在嵌入式平台上的应用局限性进行了优化。通过减少参数量和残差层数,同时结合密集连接网络(DenseNet)的空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling),在保持较高检测精度的同时,提高了检测速度,适用于资源有限的嵌入式环境。实验结果显示,新网络在PASCAL VOC2007和2012数据集上的平均精度超越了YOLOv3tiny,且在计算效率和模型大小方面具有显著优势。" YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测系统,其最新版本YOLOv3因其在速度和精度上的平衡而受到广泛关注。YOLOv3利用了全卷积网络(FCN)、特征金字塔网络(FPN)和残差网络(ResNet)来提高检测性能,但这些高级结构也增加了对硬件资源的需求,限制了其在嵌入式设备中的应用。为了降低计算复杂度,研究者通常选择YOLOv3tiny,尽管它能减少计算量,但牺牲了检测精度。 本文提出的改进方案是设计一个简化版的YOLOv3网络,保留了FCN、FPN和ResNet的关键特性,以保持特征提取的能力,同时减少了每层的参数数量和残差层数,以此降低模型的复杂度。此外,研究人员还尝试引入了DenseNet的结构,特别是其空间金字塔池化(SPP)模块,这一策略有助于在减少计算量的同时保持较高的特征多样性,从而改善检测效果。 实验部分,新网络在PASCAL VOC2007和2012两个标准数据集上进行了测试,结果证明,改进后的网络不仅在检测速度上远超YOLOv3,而且在平均精度上显著优于YOLOv3tiny。这意味着,即使在资源受限的嵌入式平台上,也能实现高效且准确的目标检测,对于嵌入式设备上的智能视觉应用具有重要意义。 关键词:图像处理、轻量化网络、YOLOv3、密集连接网络、空间金字塔池化、目标检测、嵌入式平台。