结合轻量化骨干与多尺度融合的单阶段检测器

作     者：黄健宸 王晗 卢昊 Huang Jianchen;Wang Han;Lu Hao

作者机构：北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2022年第27卷第12期

页      面：3596-3607页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助(2020YFE0200800) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(BLX201720) 国家自然科学基金项目(61902201) 

主　　题：卷积神经网络(CNN) 目标检测 模型轻量化 注意力模块 多尺度融合 

摘      要：目的基于卷积神经网络的单阶段目标检测网络具有高实时性与高检测精度,但其通常存在两个问题:1)模型中存在大量冗余的卷积计算;2)多尺度特征融合结构导致额外的计算开销。这导致单阶段检测器需要大量的计算资源,难以在计算资源不足的设备上应用。针对上述问题,本文在YOLOv5(you only look once version 5)的结构基础上,提出一种轻量化单阶段目标检测网络架构,称为E-YOLO(efficient-YOLO)。方法利用E-YOLO架构构建了E-YOLOm(efficient-YOLO medium)与E-YOLOs(efficient-YOLO small)两种不同大小的模型。首先,设计了多种更加高效的特征提取模块以减少冗余的卷积计算,对模型中开销较大的特征图通过下采样、特征提取、通道升降维与金字塔池化进行了轻量化设计。其次,为解决多尺度特征融合带来的冗余开销,提出了一种高效多尺度特征融合结构,使用多尺度特征加权融合方案减少通道降维开销,设计中层特征长跳连接缓解特征流失。结果实验表明,E-YOLOm、E-YOLOs与YOLOv5m、YOLOv5s相比,参数量分别下降了71.5%和61.6%,运算量下降了67.3%和49.7%。在VOC(visual object classes)数据集上的平均精度(average precision,AP),E-YOLOm比YOLOv5m仅下降了2.3%,E-YOLOs比YOLOv5s提升了3.4%。同时,E-YOLOm的参数量和运算量相比YOLOv5s分别低15.5%与1.7%,mAP@0.5和AP比其高3.9%和11.1%,具有更小的计算开销与更高的检测效率。结论本文提出的E-YOLO架构显著降低了单阶段目标检测网络中冗余的卷积计算与多尺度融合开销,且具有良好的鲁棒性,并优于对比网络轻量化方案,在低运算性能的环境中具有重要的实用意义。