國防科大、曠視提出首個在ARM上實時運行的通用目標檢測算法

CoderDock 發布于2019-04-25 18:32 / 1673人閱讀

摘要：算法思想作者是在經典的兩階段目標檢測算法的基礎上做的改進。使用輕量級面向目標檢測任務設計的骨干網。二改進特征表示的鑒別性。使用骨干網的精度超過，而計算量僅為其。

今天跟大家分享一篇前天新出的論文《ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection》，來自國防科大與曠視的研究團隊（孫劍老師在列）提出了較早的能夠在移動端ARM芯片實時運行的兩階段通用目標檢測算法ThunderNet（寓意像Thunder雷一樣快^_^），并稱該算法后續將開源！

以下是作者信息：

論文地址：

https://arxiv.org/pdf/1903.11752v1.pdf

一作為來自國防科大的Zheng Qin和曠視的Zeming Li。

提出問題

目標檢測的算法有很多，但要在移動平臺，比如手機上的ARM CPU實時還比較難，主流的state-of-the-art目標檢測算法無法實時，而一些號稱可以跑起來的算法距離state-of-the-art的精度差距太大。

作者希望設計速度快而精度高的算法，滿足移動端的部署需求。

下圖是該文提出的ThunderNet算法的三個版本與目前輕量級檢測網絡在COCO test-dev數據集上的精度和計算量的比較圖，可見ThunderNet在精度達到或超過之前輕量級檢測網絡的同時，降低了計算量。

以上均為在CPU上單線程運行結果，MobileNet-SSD運行在驍龍820，MobileNet/MobileNetV2-SSDLite運行在驍龍810，Pelee運行在Intel i7-6700K (4.0 GHz),ThunderNet運行在驍龍845。

算法思想

作者是在經典的兩階段目標檢測算法的基礎上做的改進。

網絡結構如下：

作者分兩個方向做了5點改進：

一、改進速度。

1. 使用輕量級、面向目標檢測任務設計的骨干網Snet。

網絡參數如下：

2. 壓縮RPN網絡部分，降低候選目標區域生成的時間。

3. R-CNN子網絡使用1024維的全連接層，提高速度。

二、改進特征表示的鑒別性。

1. 設計了上下文增強模塊CEM結構，它可以有效結合三個尺度的特征圖，編碼更多的上下文信息，增大感受野，生成更具鑒別性的特征。

2. 設計了空間注意力模塊SAM結構，它可以利用RPN中學習到的信息，從上下文增強模塊提精特征圖的特征分布。

實驗結果

作者在VOC 2007 test數據集上的實驗結果如下，與現有其他算法相比，在保持高精度同時，計算量也處于較低水平。

下圖是在COCO test-dev數據集上與其他算法的比較，同樣達到了計算量小精度高的目標。

以下是一些檢測結果示例：

在運行速度方面，該算法能到達到與MobileNet-SSD相當的精度，此時在ARM上運行24.1fps，x86上運行47.3fps。使用SNet146骨干網的ThunderNet精度超過YOLOv2，而計算量僅為其1/37。

期待作者早日放出代碼！

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