基于EfficientNet的实时目标检测模型

作     者：赵昀杰 张太红 姚芷馨 Zhao Yunjie;Zhang Taihong;Yao Zhixin

作者机构：新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2023年第40卷第8期

页      面：255-264,297页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：目标检测 EfficientNet CIoU损失函数 训练技巧 

摘      要：在智能驾驶领域中,通常要求模型兼顾精度和推演速率。然而由于硬件条件的限制,目前大量的目标检测模型尚不能满足该要求。因此,基于单阶段目标检测算法提出一种准确率与推演速率相对平衡的实时目标检测模型。该模型使用EfficientNet-B1作为主干网络,SPP与改进后的PANet作为脖颈网络,CIoU损失函数与YOLO损失函数的组合作为模型训练时的损失函数。为了在不引入额外计算量的同时进一步提升模型的精度,在模型训练时引入多种模型训练技巧。实验结果证明,在BDD100K与PASCAL VOC数据集上,该模型相比YOLOv4模型有着更低的计算量和更好的检测精度,且实验中所使用的训练技巧均为模型带来了一定的精度提升,证明了该模型及训练技巧的有效性。