小目标检测的轻量化改进技术.docx

小目标检测的轻量化改进技术

目录

小目标检测的轻量化改进技术（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1小目标检测背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2轻量化技术在目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

小目标检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1小目标检测定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2小目标检测的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3小目标检测的常用方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

轻量化改进技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1轻量化模型结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2模型压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3模型加速策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

轻量化改进技术方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1基于深度学习的轻量化网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.1卷积神经网络的轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1.2深度可分离卷积．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1.3点卷积与分组卷积．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2模型剪枝与量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2.1模型剪枝技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2.2模型量化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3模型融合与集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.3.1特征融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3.2模型集成策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

实验与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.3评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.3.1准确率与召回率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.3.2平均精度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.3.3实时性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

6.1轻量化小目标检测在安防监控中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

6.2轻量化小目标检测在自动驾驶中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

6.3轻量化小目标检测在其他领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

小目标检测的轻量化改进技术（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．