轻量化 CenterNet 网络的二维条码定位算法

针对复杂工业、物流运输场景中传统的二维条码定位算法效率和稳定性较低的问题,提出了一种基于轻量化的CenterNet网络的二维条码定位算法。针对实际情况中二维条码尺寸变化问题,采用CSPDarkNet53-tiny作为主干网络并对其加以修改。添加SPP模块以提高网络精度,对CenterNet的上采样以及输出模块部分进行轻量化改造,使用5×5深度可分离卷积代替普通卷积,并在训练时采用余弦退火学习率策略防止过拟合。实验结果表明,在定位准确率仅比YOLOv4-tiny降低0.64%的情况下,不仅能够避免传统算法准确率受背景影响大、鲁棒性不强等问题,而且实时推理速度可以达到124 fps,可以更好的用于低硬件配置下各种二维条码定位。