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基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法
1
作者
欧阳玉旋
张荣芬
+1 位作者
刘宇红
彭垚潘
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第8期1437-1448,共12页
针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Nec...
针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Neck部分的卷积,进一步降低模型的规模;然后,使用多尺度融合模块Ghost-SPPCSPC提升模型对特征信息的理解能力,并采用GhostConv替换输出层卷积,在降低普通卷积冗余性的同时最大程度地利用模型中的语义信息;最后,使用迁移学习的方法,让模型学习到丰富的通用特征,提高模型的性能。实验结果表明,改进模型的参数量和模型大小较原模型分别降低和减小了57.19%和55.28%,实现了对原模型的重量级压缩,并提升了模型的精度,FPS达到了278,使模型达到快速、高效和便携的目的,更易于部署在边缘设备上。
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关键词
YOLOv7-tiny
GHOST
多尺度融合模块
迁移学习
边缘设备部署
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职称材料
题名
基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法
1
作者
欧阳玉旋
张荣芬
刘宇红
彭垚潘
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第8期1437-1448,共12页
基金
贵州省基础研究(自然科学)项目(黔科合基础-ZK[2021]重点001)。
文摘
针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Neck部分的卷积,进一步降低模型的规模;然后,使用多尺度融合模块Ghost-SPPCSPC提升模型对特征信息的理解能力,并采用GhostConv替换输出层卷积,在降低普通卷积冗余性的同时最大程度地利用模型中的语义信息;最后,使用迁移学习的方法,让模型学习到丰富的通用特征,提高模型的性能。实验结果表明,改进模型的参数量和模型大小较原模型分别降低和减小了57.19%和55.28%,实现了对原模型的重量级压缩,并提升了模型的精度,FPS达到了278,使模型达到快速、高效和便携的目的,更易于部署在边缘设备上。
关键词
YOLOv7-tiny
GHOST
多尺度融合模块
迁移学习
边缘设备部署
Keywords
YOLOv7-tiny
Ghost
multi-scale fusion module
transfer learning
edge device deployment
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法
欧阳玉旋
张荣芬
刘宇红
彭垚潘
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
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