面向AI芯片的轻量级目标检测算法研究

目标检测网络层数越多、参数规模越大，其精度越高，但对于低算力的边缘端AI芯片来说，部署超大规模参数量的网络，无法达到实时性的要求。为此，文中基于YOLOv5，提出一种面向AI芯片的轻量化的YOLOv5＿RepVGG目标检测算法。首先对YOLOv5的骨干网络进行改进，设计RepVGG＿X模块结构，在训练时通过3×3卷积、1×1卷积和直连三种分支结构提取图像特征；在网络推理时通过结构重参数化将1×1卷积和直连与3×3卷积进行融合，最终形成一个3×3的单分支结构。然后对YOLOv5的输出层进行改进，充分利用骨干网络中6次降采样的多尺度信息，输出4种尺度的特征图。最后将设计的轻量化网络部署在国产AI芯片Hi3559AV100上并进行验证。实验结果表明，与传统YOLOv5相比，当网络精度仅下降3个点时，所提算法在AI芯片上的推理时间降到18.6 ms，速度提升近1倍，可满足日益增长的边缘场景AI计算任务实时性的要求。