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前言
輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計是一種針對移動設(shè)備等資源受限環(huán)境的深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計方法。下面是一些常見的輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法:
- 網(wǎng)絡(luò)剪枝:移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余的連接和參數(shù),以達(dá)到模型壓縮和加速的目的。
- 分組卷積:將卷積操作分解為若干個較小的卷積操作,并將它們分別作用于輸入的不同通道,從而減少計算量。
- 深度可分離卷積:將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解成深度卷積和逐點(diǎn)卷積兩個步驟,使得在大部分情況下可以大幅減少計算量。
- 跨層連接:通過跨越多個層級的連接方式來增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度和復(fù)雜性,同時減少了需要訓(xùn)練的參數(shù)數(shù)量。
- 模塊化設(shè)計:將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分解為多個可重復(fù)使用的模塊,以提高模型的可調(diào)節(jié)性和適應(yīng)性。
傳統(tǒng)的YOLOv5系列中,Backbone采用的是較為復(fù)雜的C3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),這使得模型計算量大幅度的增加,檢測速度較慢,應(yīng)用受限,在某些真實(shí)的應(yīng)用場景如移動或者嵌入式設(shè)備,如此大而復(fù)雜的模型時難以被應(yīng)用的。為了解決這個問題,本章節(jié)通過采用Shufflenetv2輕量化主干網(wǎng)絡(luò)作為