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基于分割注意力与线性变换的轻量化目标检测
被引量：
5
1
作者
张艳
孙晶雪
+2 位作者
孙叶美
刘树东
王传启
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1195-1204,共10页
为了满足目标检测的实时性和模型轻量化需求,提高目标检测精度,对YOLOv5中的特征融合模块进行优化,提出基于金字塔分割注意力与线性变换的轻量化目标检测算法PG-YOLOv5.利用金字塔分割注意力模块,捕获不同尺度特征图的空间信息以丰富特...
为了满足目标检测的实时性和模型轻量化需求,提高目标检测精度,对YOLOv5中的特征融合模块进行优化,提出基于金字塔分割注意力与线性变换的轻量化目标检测算法PG-YOLOv5.利用金字塔分割注意力模块,捕获不同尺度特征图的空间信息以丰富特征空间,提升网络的多尺度特征表示能力,提高目标检测的精度.利用基于线性变换的GhostBottleNeck模块,以少量原始特征图与线性变换得到的特征图相结合的方式,有效减少模型参数量.算法的平均精度均值从YOLOv5L的81.2%提高到PG-YOLOv5的85.7%,PG-YOLOv5的参数量比YOLOv5L的下降了36%.将PG-YOLOv5部署到Jetson TX2,并编写目标检测软件.实验结果表明,基于Jetson TX2的目标检测系统的图像处理速度为262.1 ms/帧,PG-YOLOv5的平均精度均值为85.2%;与YOLOv5原始模型相比,PG-YOLOv5更适合边缘端部署.
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关键词
目标检测
金字塔分割注意力
线性变换
轻量化
YOLO
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职称材料
题名
基于分割注意力与线性变换的轻量化目标检测
被引量：
5
1
作者
张艳
孙晶雪
孙叶美
刘树东
王传启
机构
天津
城建大学计算机与信息
工程
学院
天津市智慧养老与健康服务工程研究中心
天津
凯发电气股份有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1195-1204,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB3301600)
天津市科技计划资助项目(22YDTPJC00840)。
文摘
为了满足目标检测的实时性和模型轻量化需求,提高目标检测精度,对YOLOv5中的特征融合模块进行优化,提出基于金字塔分割注意力与线性变换的轻量化目标检测算法PG-YOLOv5.利用金字塔分割注意力模块,捕获不同尺度特征图的空间信息以丰富特征空间,提升网络的多尺度特征表示能力,提高目标检测的精度.利用基于线性变换的GhostBottleNeck模块,以少量原始特征图与线性变换得到的特征图相结合的方式,有效减少模型参数量.算法的平均精度均值从YOLOv5L的81.2%提高到PG-YOLOv5的85.7%,PG-YOLOv5的参数量比YOLOv5L的下降了36%.将PG-YOLOv5部署到Jetson TX2,并编写目标检测软件.实验结果表明,基于Jetson TX2的目标检测系统的图像处理速度为262.1 ms/帧,PG-YOLOv5的平均精度均值为85.2%;与YOLOv5原始模型相比,PG-YOLOv5更适合边缘端部署.
关键词
目标检测
金字塔分割注意力
线性变换
轻量化
YOLO
Keywords
object detection
pyramid split attention
linear transformation
lightweight
YOLO
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分割注意力与线性变换的轻量化目标检测
张艳
孙晶雪
孙叶美
刘树东
王传启
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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