基于SSD的轻量级车辆检测网络

• 作 者: 乔延婷 陈万培 张涛
• 机 构: 扬州大学信息工程学院
• 出 处: 无线电工程
• 发表日期: 2020年11期
• 关键词: 车辆检测 卷积神经网络 深度学习 网络剪枝 参数量化 vehicle detectionconvolutional neural networkdeep lea

车辆检测在汽车辅助驾驶中起着重要作用。因卷积神经网络的目标检测方法具有较高的准确性和稳定性,已经被应用到车辆检测领域。但因其密集型运算和较大的内存需求限制了在嵌入式平台上的应用。针对上述问题,在深入分析SSD算法的基础上,创造性地提出了基于SSD的轻量级车辆检测网络,采用网络剪枝与参数量化融合的方法来减少网络冗余参数。实验结果表明,该网络在略微损失准确率的情况下,压缩率达到15.7%,速度提升了近3倍,可用于嵌入式平台实时检测车辆。