#今日论文推荐#改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致

最新推荐文章于 2025-02-22 09:57:05 发布

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分类专栏：深度学习文章标签： transformer 深度学习计算机视觉

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本文提出了一种新的卷积结构GSConv，用于减轻目标检测模型的复杂度，同时保持准确性。结合Slim-Neck设计，该方法在车载边缘计算平台上实现了高效且精确的目标检测。在Tesla T4上，模型以约100FPS的速度在SODA10M数据集上达到了70.9%mAP0.5，显示了其在实时检测中的潜力。此外，文章讨论了单阶段与两阶段检测器的优缺点，并强调轻量级设计的重要性。

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#今日论文推荐#改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致

目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。因此本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。在实验中，与原始网络相比，本文方法获得了最先进的结果（例如，SODA10M 在 Tesla T4 上以 ~100FPS 的速度获得了 70.9% mAP0.5）。

目标检测是无人驾驶汽车所需的基本感知能力。目前，基于深度学习的目标检测算法在该领域占据主导地位。这些算法在检测阶段有两种类型：单阶阶段和两阶段。两阶段检测器在检测小物体方面表现更好，通过稀疏检测的原理可以获得更高的平均精度（mAP），但这些检测器都是以速度为代价的。单阶段检测器在小物体的检测和定位方面不如两阶段检测器有效，但在工作上比后者更快，这对工业来说非常重要。

类脑研究的直观理解是，神经元越多的模型获得的非线性表达能力越强。但不可忽视的是，生物大脑处理信息的强大能力和低能耗远远超出了计算机。无法通过简单地无休止地增加模型参数的数量来构建强大的模型。轻量级设计可以有效缓解现阶段的高计算成本。这个目的主要是通过使用 Depth-wise Separable Convolution (DSC)操作来减少参数和FLOPs的数量来实现的，效果很明显。

但是，DSC 的缺点也很明显：输入图像的通道信息在计算过程中是分离的。

论文题目：Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles
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