GP-YOLOX:无预训练的轻量级红外目标检测模型OACSTPCD
YOLOX是YOLO系列最新目标检测算法,不仅实现了超越YOLOV3、YOLOv4和YOLOv5的检测精度,而且取得了极具竞争力的端到端推理速度。然而YOLOX在嵌入式设备上部署时仍存在模型体积大、浮点数运算量高、实时性不佳等问题,为了解决以上问题,同时避免模型预训练带来的不必要能耗,提出了一种无需预训练的GP-YOLOX算法。该算法首先利用轻量级的Ghost模块重构YOLOX目标检测网络,初步压缩模型体积,减少运算量;随后对重构后的网络进行无预…查看全部>>
张瑶;潘志松
陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京210006陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京210006
信息技术与安全科学
模型轻量化YOLOXGhost模块无预训练剪枝目标检测
《计算机技术与发展》 2022 (12)
P.165-172,8
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