适用于约束环境的轻量级目标检测模型

作     者：曲海成 袁旭东 李佳琦 QU Haicheng;YUAN Xudong;LI Jiaqi

作者机构：辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第6期

页      面：274-281页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0701[理学-数学] 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）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJKZ0350) 辽宁工程技术大学学科创新团队(LNTU20TD-23) 辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20220699) 

主　　题：目标检测 轻量化 特征融合 损失函数 

摘      要：为了进一步降低目标检测模型YOLOX-Tiny的大小并提高检测精度,以便于更好地适用于计算资源和存储空间有限的环境,在特征金字塔的结构、解耦头的结构和损失函数上对其进行改进,形成一种更高性能的轻量级目标检测模型Lite-YOLOX。为进一步压缩原有模型体积,重新设计特征金字塔和解耦头的结构,使模型的Neck和Head部分更轻量化;为提升模型的检测精度,在原有IoU损失函数的基础上进行优化,设计并提出EIoU损失函数,改进后的损失函数对真实框和预测框的位置更加敏感;选取PASCAL VOC和安全帽检测数据集对改进模型进行验证。实验结果表明:Lite-YOLOX与YOLOX-Tiny相比,参数量减少40%,计算量下降37.5%,mAP50提升3.2和3.1个百分点。在NVIDIA Jetson Xavier NX上,每秒传输帧数(FPS)从51增加到59,实时性有了明显的提升。