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Nanodet:壹種97FPS的手機無錨點目標檢測模型

參考資料:

YOLO的替代方案,手機上的97FPS無錨點目標檢測模型NanoDet現已開源~

1,什麽是Nanodet?

Nanodet是壹種面向移動終端的超快速輕量級無錨目標檢測模型,它是在FCOS模型的基礎上改進而來的。

2.Nanodet與其他模型的性能比較。

在華為P30上用NCNN運行benchmark,壹張圖片只需要10.23ms,比YoloV4-Tiny快3倍,參數量小6倍。可可地圖(05:0.95)能達到20.6。而型號重量檔只有1.8m

可以看到Nanodet可以有和YoloV4壹樣的貼圖——Tiny,參數更低,模型權重文件更小。

3.Nanodet的網絡結構圖。

主幹為Shuffnet V21.0x,去掉最後壹層的卷積層,提取采樣率為8/16/32倍的特征,輸入PAN進行多尺度特征融合。

4.Nanodet相對於FCOS的改進。

①探測頭

FCOS:* * * * * *享受探測頭的重量。

Nanodet:妳不* * *享受探測器頭,因為CPU是在移動端用於計算的,而* * *享受探測器頭重量並不會加速推理過程;* * *共用探測頭會進壹步降低其探測能力。

②標準化模式

FCOS:使用組規範化

Nanodet:用批量歸壹化代替分組歸壹化,因為後者比前者有很多優點,但有壹個缺點:批量歸壹化在推理時可以將其參數整合到卷積核中,省去這壹步計算可以節省時間。

③探測頭的尺寸

FCOS:檢測頭大小是四個256通道的卷積核為壹個分支,所以邊界回歸和分類是兩個分支,所以總共* * *需要八個256通道的卷積核。

Nanodet:將4個卷積核組減少到2個卷積核組。通道數量從256個減少到96個。邊界回歸和分類由檢測器共享,然後切成兩部分分別預測邊界回歸和分類。

④ FPN層

FCOS:沒有這個模塊。

Nanodet:以FPN為基礎,改進為PAN。原FPN在高層特征圖上線性插值後使用3*3卷積。但是,Nanodet刪除了FPN線性插值後使用的3*3卷積,僅保留了從主幹網絡要素中提取的1*1卷積,以對齊要素通道的維度。同時,在多層特征融合端只采用自頂向下的特征融合,而潘不僅采用自頂向下的特征融合,還采用自底向上的特征融合,采用的方法也是線性插值。

5.Nanodet的算法步驟

6.Nanodet的損失函數

7.Nanodet的優勢

(1)速度快

②模型參數權重文件較小

8.Nanodet的缺點

①地圖不高

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