基于EfficientNet的轻量化行人检测算法

针对当前行人检测过程中存在速度慢、精确率不高以及高复杂度运算的问题，提出一种兼顾轻量化与检测精确率的卷积神经网络算法(ECG-YOLO)。该算法采用EfficientNetv2与坐标注意力(coordinate attention, CA)模块重新设计主干网络，提升网络的检测速度及精度。设计参数量和计算量更小的GhostConv模块以降低特征通道融合过程中的计算量。加入自适应Gamma校正算法减少复杂场景下光照等因素的影响。改进后的算法在NVIDIA TX2开发板上测试，检测精度达91%以上，较原算法提高了1.7%,参数量和计算量分别为原算法的40.8%和36.3%,具有较好的检测精度与实时性。