CN111832576A - 一种用于移动端的轻量级目标检测方法及*** - Google Patents
一种用于移动端的轻量级目标检测方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种用于移动端的轻量级目标检测方法及***,属于深度学习目标检测领域;所述的方法具体步骤如下:S1利用MOGO‑SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;S2利用ImageNet数据集进行权重预训练;S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;S4将二次优化后的训练模型用于目标数据检测;在本发明方法中,采用SSD目标检测算法,SSD可以替代普通网络中的全局池化和全连接层,抽取6层不同尺度的卷积特征用作检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图(较靠后的特征图)用来检测大物体,可以有效提高网络的检测速度和精度。
Description
技术领域
本发明公开一种用于移动端的轻量级目标检测方法及***,涉及深度学习目标检测技术领域。
背景技术
近年来,深度学习领域涌现出多种目标检测网络,在模型大小、推理速度、识别精度等多个方面表现优异。目标检测多用于视频监控追踪领域,随着边缘计算的发展,通常要求移动端设备具有一定的智能检测能力,受限于设备端的存储资源、计算资源等,要求模型不能太大,且保持一定的推理速度和检测精度。
目标检测是计算机视觉领域的最主要的问题之一,广泛用于安防监控、自动驾驶、人机交互等领域。目标检测结合了定位与分类任务,近年来,深度学习在目标检测任务中取得了突破性进展,但普遍存在模型过大,移动端设备部署困难等问题,量化、剪枝、知识蒸馏等方法虽然解决了模型大小的问题,但是存在一定的损失精度,在多目标、小目标的检测问题中表现一般。
故现为解决上述问题,发明一种用于移动端的轻量级目标检测方法及***。
就此本专利设计了一种轻量级的目标检测网络,结合SSD算法,
发明内容
本发明针对现有技术的问题,提供一种用于移动端的轻量级目标检测方法及***,所采用的技术方案为:一种用于移动端的轻量级目标检测方法,其特征是所述的方法具体步骤如下:
S1利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;
S2利用ImageNet数据集进行权重预训练;
S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;
S4将二次优化后的训练模型用于目标数据检测。
所述S1利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积的具体步骤包括:
S101利用DW在每个输入数据的通道层面操作得到每个通道的空间特征;
S102利用PW对通道进行卷积操作。
所述S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化的具体步骤包括:
S301将训练后的权重参数作为预训练模型;
S302设置新的全连接层和类别数目;
S303保存训练后的参数进行二次训练优化。
所述S3中还可以将MOGO Module嵌入到网络结构中作为骨干网络进行训练优化。
一种用于移动端的轻量级目标检测***,所述的方***具体包括组合搭建模块、权重训练模块、优化训练模块和目标检测模块:
组合搭建模块:利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;
权重训练模块:利用ImageNet数据集进行权重预训练;
优化训练模块:保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;
目标检测模块:将二次优化后的训练模型用于目标数据检测。
所述组合搭建模块具体包括特征提取模块和通道操作模块:
特征提取模块:利用DW在每个输入数据的通道层面操作得到每个通道的空间特征;
通道操作模块:利用PW对通道进行卷积操作
所述优化训练模块具体包括模型选取模块、模型设置模块和二次优化模块:
模型选取模块:将训练后的权重参数作为预训练模型;
模型设置模块:设置新的全连接层和类别数目;
二次优化模块:保存训练后的参数进行二次训练优化。
所述优化训练模块中还可以将MOGO Module嵌入到网络结构中作为骨干网络进行训练优化。
本发明的有益效果为:本发明方法的一种用于移动端的轻量级目标检测方法,在VGG16、ResNet等经典网络结构中,通常采用标准卷积,参数量多且计算量大,本发明方法利用MOGO-SSD网络,主要设计了一种组合卷积方式,利用Depthwise与Pointwise组合替代普通卷积,在网络中大量应用该种卷积可以有效减少参数;在本发明方法中,采用SSD目标检测算法,SSD可以替代普通网络中的全局池化和全连接层,抽取6层不同尺度的卷积特征用作检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图(较靠后的特征图)用来检测大物体,可以有效提高网络的检测速度和精度;本发明在降低训练模型大小的同时,有效保持模型精度,可用于多目标、小目标的设备端智能检测场景
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是MOGO-SSD网络结构示意图;图2是正常卷积的结构示意图;图3是MOGOModule卷积的结构示意图;图4是本发明方法的流程图;图5是本发明***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例一:
一种用于移动端的轻量级目标检测方法,所述的方法具体步骤如下:
S1利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;
S2利用ImageNet数据集进行权重预训练;
S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;
S4将二次优化后的训练模型用于目标数据检测;
本发明方法的一种用于移动端的轻量级目标检测方法的主要构架如图1所示,在VGG16、ResNet等经典网络结构中,通常采用标准卷积,参数量多且计算量大,本发明方法利用MOGO-SSD网络,主要设计了一种组合卷积方式,利用Depthwise与Pointwise组合替代普通卷积,在网络中大量应用该种卷积可以有效减少参数。
假设输入数据维度为Dk×Dk×C×N,其中C表示每个输入的通道数,N表示输入个数,正常卷积如图2所示,用Conv表示标准Convolution,参数量为k×k×C×M,M表示卷积核个数,计算量为Dk×Dk×C×k×k×M。MOGO-SSD中采用Depthwise+Pointwise的组合卷积方式;
在本发明方法中,采用SSD目标检测算法,SSD可以替代普通网络中的全局池化和全连接层,抽取6层不同尺度的卷积特征用作检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图(较靠后的特征图)用来检测大物体,可以有效提高网络的检测速度和精度;
进一步的,所述S1利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积的具体步骤包括:
S101利用DW在每个输入数据的通道层面操作得到每个通道的空间特征;
S102利用PW对通道进行卷积操作;
如图3所示,DW表示Depthwise Convolution,PW表示Pointwise Convolution;DW在每个输入数据的通道层面进行操作,得到每个通道的空间特征,其参数量为C×k×k,计算量为Dk×Dk×C×k×k。PW则是对N个输入的所有通道做1×1卷积操作,参数量为1×1×C×M,计算量为Dk×Dk×C×k。普通卷积经过DW和PW的拆分,可以有效压缩参数量,从而减小模型大小;
进一步的,所述S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化的具体步骤包括:
S301将训练后的权重参数作为预训练模型;
S302设置新的全连接层和类别数目;
S303保存训练后的参数进行二次训练优化;
再进一步的,所述S3中还可以将MOGO Module嵌入到网络结构中作为骨干网络进行训练优化。
实施例二:
一种用于移动端的轻量级目标检测***,所述的方***具体包括组合搭建模块、权重训练模块、优化训练模块和目标检测模块:
组合搭建模块:利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;
权重训练模块:利用ImageNet数据集进行权重预训练;
优化训练模块:保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;
目标检测模块:将二次优化后的训练模型用于目标数据检测;
本发明***的一种用于移动端的轻量级目标检测方法的主要构架如图1所示,在VGG16、ResNet等经典网络结构中,通常采用标准卷积,参数量多且计算量大,本发明***利用MOGO-SSD网络,主要设计了一种组合卷积方式,利用Depthwise与Pointwise组合替代普通卷积,在网络中大量应用该种卷积可以有效减少参数;
假设输入数据维度为Dk×Dk×C×N,其中C表示每个输入的通道数,N表示输入个数,正常卷积如图2所示,用Conv表示标准Convolution,参数量为k×k×C×M,M表示卷积核个数,计算量为Dk×Dk×C×k×k×M。MOGO-SSD中采用Depthwise+Pointwise的组合卷积方式;
在本发明***中,采用SSD目标检测算法,SSD可以替代普通网络中的全局池化和全连接层,抽取6层不同尺度的卷积特征用作检测,大尺度特征图(较靠前的特征图)可以用来检测小物体,而小尺度特征图(较靠后的特征图)用来检测大物体,可以有效提高网络的检测速度和精度;
进一步的,所述组合搭建模块具体包括特征提取模块和通道操作模块:
特征提取模块:利用DW在每个输入数据的通道层面操作得到每个通道的空间特征;
通道操作模块:利用PW对通道进行卷积操作;
如图3所示,DW表示Depthwise Convolution,PW表示Pointwise Convolution;DW在每个输入数据的通道层面进行操作,得到每个通道的空间特征,其参数量为C×k×k,计算量为Dk×Dk×C×k×k。PW则是对N个输入的所有通道做1×1卷积操作,参数量为1×1×C×M,计算量为Dk×Dk×C×k。普通卷积经过DW和PW的拆分,可以有效压缩参数量,从而减小模型大小;
进一步的,所述优化训练模块具体包括模型选取模块、模型设置模块和二次优化模块:
模型选取模块:将训练后的权重参数作为预训练模型;
模型设置模块:设置新的全连接层和类别数目;
二次优化模块:保存训练后的参数进行二次训练优化。
再进一步的,所述优化训练模块中还可以将MOGO Module嵌入到网络结构中作为骨干网络进行训练优化。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种用于移动端的轻量级目标检测方法,其特征是所述的方法具体步骤如下:
S1利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;
S2利用ImageNet数据集进行权重预训练;
S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;
S4将二次优化后的训练模型用于目标数据检测。
2.根据权利要求1所述的用于移动端的轻量级目标检测方法,其特征是所述S1利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积的具体步骤包括:
S101利用DW在每个输入数据的通道层面操作得到每个通道的空间特征;
S102利用PW对通道进行卷积操作。
3.根据权利要求2所述的用于移动端的轻量级目标检测方法,其特征是所述S3保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化的具体步骤包括:
S301将训练后的权重参数作为预训练模型;
S302设置新的全连接层和类别数目;
S303保存训练后的参数进行二次训练优化。
4.根据权利要求3所述的用于移动端的轻量级目标检测方法,其特征是所述S3中还可以将MOGO Module嵌入到网络结构中作为骨干网络进行训练优化。
5.一种用于移动端的轻量级目标检测***,其特征是所述的方***具体包括组合搭建模块、权重训练模块、优化训练模块和目标检测模块:
组合搭建模块:利用MOGO-SSD网络架构搭建Depthwise与Pointwise的组合卷积;
权重训练模块:利用ImageNet数据集进行权重预训练;
优化训练模块:保留训练后的参数,作为预训练模型进行二次优化;
目标检测模块:将二次优化后的训练模型用于目标数据检测。
6.根据权利要求5所述的用于移动端的轻量级目标检测***,其特征是所述组合搭建模块具体包括特征提取模块和通道操作模块:
特征提取模块:利用DW在每个输入数据的通道层面操作得到每个通道的空间特征;
通道操作模块:利用PW对通道进行卷积操作
7.根据权利要求6所述的用于移动端的轻量级目标检测***,其特征是所述优化训练模块具体包括模型选取模块、模型设置模块和二次优化模块:
模型选取模块:将训练后的权重参数作为预训练模型;
模型设置模块:设置新的全连接层和类别数目;
二次优化模块:保存训练后的参数进行二次训练优化。
8.根据权利要求7所述的用于移动端的轻量级目标检测***,其特征是所述优化训练模块中还可以将MOGO Module嵌入到网络结构中作为骨干网络进行训练优化。
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