基于轻量化SSD的车辆及行人检测网络

近年来,基于深度学习的目标检测算法发展迅速.但是由于深度网络规模过大,导致其还不能在嵌入式平台上进行广泛应用.本文针对SSD(Single Shot Multi-box Detector)模型的规模进行优化,引入了轻量化卷积神经网络MobileNetv2,对比了SSD和其轻量化版本SSDLite的网络结构,在此基础上提出了基于轻量化SSD的车辆及行人检测模型LVP-DN(Lightweight Vehicle and Pedestrian Detection Network).首先,通过MobilNetv2替代VGG作为基础网络进行特征提取.然后,用轻量化的SSD版本SSDLite替代SSD,从而达到减少模型大小、加快检测速度的目的.进一步通过优化默认候选框的比例,提高了网络对行人的检测精度.最后,在KITTI和PASCAL VOC数据集上分别对比了不同基础网络、输入图像尺寸及是否使用预训练模型这3个因素对网络性能的影响.实验结果表明,相比其他流行的目标检测模型,本文所提出的车辆及行人检测模型在精度、速度和模型大小等评价标准上取得了较好的效果.