基于NCS2神经计算棒的车辆检测方法

• 作者: 江枭宇 李忠兵 张军豪 彭娇 文婷
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 车辆检测 深度可分离卷积 深度学习 Tiny-YOLO网络 嵌入式设备
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用|Development Research and Engineering Application
• 页码范围: 298-303
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0056214

摘要

基于深度学习的车辆检测方法准确率较高,其在性能卓越的计算机与图形处理器设备上实时性较好,但在性能相对较低的嵌入式设备上实时性较差.在改进Tiny-YOLO网络的基础上,提出一种利用NCS2神经计算棒的嵌入式车辆检测方法.采用深度可分离卷积替换Tiny-YOLO网络标准卷积降低计算量,去除池化层并使用全卷积层以保留低级特征信息,采用Tensorflow深度学习框架训练改进的Tiny-YOLO网络,并将其部署到配备NCS2神经计算棒的嵌入式设备上.实验结果表明,与原始Tiny-YOLO网络相比,改进Tiny-YOLO网络检测实时性提高1倍,在MS COCO和VOC2007数据集上平均检测准确率分别提升1.12和0.23个百分点,配备NCS2神经计算棒后该方法检测的每秒传输帧数达到12,实时性较原始Tiny-YOLO网络大幅提高.