【摘 要】
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由于存储资源和功耗等限制，在嵌入式设备上部署基于深度学习的目标检测算法存在困难，且效果不佳。基于YOLOv4算法，提出了一种改进的YOLOv4-Light轻量化网络模型，采用GhostNet网络结构替换CSPDarknet53作为主干提取网络，引入CBAM注意力机制关注通道和空间两个维度的特征信息，并利用感知量化方法对权重进行INT8量化处理，在保证精度的情况下降低网络模型规模和参数量。在PC端和
【基金项目】
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天津市自然科学基金项目（19JCYBJC16200，19JCQNJC03300）资助； 国家自然科学基金项目（61903273）资助； 天津市科技计划项目（20YDTPJC01530）资助；
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由于存储资源和功耗等限制，在嵌入式设备上部署基于深度学习的目标检测算法存在困难，且效果不佳。基于YOLOv4算法，提出了一种改进的YOLOv4-Light轻量化网络模型，采用GhostNet网络结构替换CSPDarknet53作为主干提取网络，引入CBAM注意力机制关注通道和空间两个维度的特征信息，并利用感知量化方法对权重进行INT8量化处理，在保证精度的情况下降低网络模型规模和参数量。在PC端和NVIDIA Jetson Xavier NX上选用VisDrone无人机数据集分别对网络模型进行测试，结果表明YOLOv4-GhostNet-CBAM模型的尺寸是160M，比YOLOv4降低了34.43%；检测速率最高可达到34.6FPS，比YOLOv4提高了56.6%。YOLO-Light模型的尺寸是40.2M，比YOLOv4降低了83.5%；检测速率最高可达到78.6FPS，为YOLOv4的3.6倍，且交并比为0.5时的平均精度均值（mAP50）与YOLOv4相比仅下降了3%。YOLO-Light模型相较于原模型优势明显，能够在低功耗的嵌入式设备上完成实时目标检测。
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