针对当前海珍品捕捞机器人使用的水下目标检测算法参数量大,不适合部署在移动设备上等问题,提出一种基于YOLOv7-tiny(You Only Look Once version 7-tiny)的轻量化海珍品检测算法ES YOLOv7-tiny(EfficientNet-S YOLOv7-tiny)。在YOLOv7-...针对当前海珍品捕捞机器人使用的水下目标检测算法参数量大,不适合部署在移动设备上等问题,提出一种基于YOLOv7-tiny(You Only Look Once version 7-tiny)的轻量化海珍品检测算法ES YOLOv7-tiny(EfficientNet-S YOLOv7-tiny)。在YOLOv7-tiny基础上,首先,将骨干网络替换为改进的EfficientNet(EfficientNet-S),并将颈部网络中卷积核大小为3×3卷积替换为轻量化卷积,达到降低参数量的目的;其次,使用k-means++算法聚类锚框尺寸,提高推理速度;最后,使用知识蒸馏算法进一步提高精度。在RUIE(Real-world Underwater Image Enhancement)数据集上,所提算法平均精度均值(mAP)达到73.7%,检测速度达到123 frame/s,参数量为4.45×10^(6),与原YOLOv7-tiny算法相比,在mAP上提升了1.2个百分点,检测速度提升25 frame/s,参数量降低了1.56×10^(6)。实验结果表明,所提算法在提升精度的同时降低了参数量,并且加快了检测速度,证明了该算法的有效性。展开更多
文摘针对当前海珍品捕捞机器人使用的水下目标检测算法参数量大,不适合部署在移动设备上等问题,提出一种基于YOLOv7-tiny(You Only Look Once version 7-tiny)的轻量化海珍品检测算法ES YOLOv7-tiny(EfficientNet-S YOLOv7-tiny)。在YOLOv7-tiny基础上,首先,将骨干网络替换为改进的EfficientNet(EfficientNet-S),并将颈部网络中卷积核大小为3×3卷积替换为轻量化卷积,达到降低参数量的目的;其次,使用k-means++算法聚类锚框尺寸,提高推理速度;最后,使用知识蒸馏算法进一步提高精度。在RUIE(Real-world Underwater Image Enhancement)数据集上,所提算法平均精度均值(mAP)达到73.7%,检测速度达到123 frame/s,参数量为4.45×10^(6),与原YOLOv7-tiny算法相比,在mAP上提升了1.2个百分点,检测速度提升25 frame/s,参数量降低了1.56×10^(6)。实验结果表明,所提算法在提升精度的同时降低了参数量,并且加快了检测速度,证明了该算法的有效性。
