EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现

新机器视觉 · 公众号 · AI · 2025-07-24 11:20

主要观点总结

文章介绍了一种增强的数据增强方法和混合随机损失函数，以提高小目标的检测精度，并满足边缘计算设备的实时性要求。文章还探讨了目标检测领域的一些挑战和现状，包括两阶段和单级目标检测器的优缺点，以及在边缘计算设备上的实时物体检测的挑战。

开发增强数据增强方法抑制训练过拟合，设计混合随机损失函数提高小目标检测精度。为满足边缘计算设备的实时性要求，提出了一种更轻、更高效的解耦头。

随机数据扩充可能导致标签无效，影响训练。为解决此问题，研究者提出了Enhanced-Mosaic和Mixup的新方法。

两阶段目标检测器不能满足边缘计算设备的实时性要求。研究者通过设计更轻、参数更少的模型和优化解耦头结构来解决这个问题。

提出的基线模型在MS COCO2017和VisDrone2019 DET数据集上取得了良好的检测结果，并满足了边缘计算设备Nvidia Jetson AGX Xavier的实时性要求。

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