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自动驾驶感知系统中的轻量化目标检测网络设计与部署.docx
资料介绍
自动驾驶感知系统中的轻量化目标检测网络设计与部署
摘要：轻量化目标检测网络是自动驾驶感知系统在车端嵌入式平台上实时运行的关键，通过模型压缩与高效架构设计，在保持检测精度的前提下降低计算量。本文系统分析了轻量化目标检测网络的设计方法，涵盖轻量化骨干网络、高效检测头、模型量化、知识蒸馏以及硬件适配，深入探讨了轻量化目标检测网络在自动驾驶感知系统量产中的工程实践。
一、引言
在自动驾驶感知系统中，目标检测需要在车端嵌入式平台上实时运行，对推理延迟有严格要求。大模型虽然检测精度高，但推理延迟大，无法满足实时性要求。轻量化目标检测网络通过高效架构设计与模型压缩，在保持检测精度的前提下大幅降低计算量，使目标检测模型能够在车端嵌入式平台上实时运行。2026年，轻量化目标检测网络已在量产车型中广泛应用，YOLOv8等轻量化模型在车载平台上实现了实时检测。
二、轻量化骨干网络
2.1 MobileNet
MobileNet通过深度可分离卷积，将标准卷积分解为深度卷积与逐点卷积，大幅降低了计算量。MobileNetV3在MobileNet的基础上引入了神经网络架构搜索，在精度与效率之间取得了更好的平衡。
2.2 ShuffleNet
ShuffleNet通过通道混洗与分组卷积，在降低计算量的同时保持了通道间的信息交流。ShuffleNetV2在ShuffleNet的基础上优化了网络结构，在ARM平台上的推理效率更高。
三、高效检测头
3.1 YOLO检测头
YOLO的检测头通过网格划分与锚点框，在单次前向传播中同时完成检测与分类。YOLOv8的检测头在YOLOv5的基础上进行了优化，检测精度更高，计算量更低。
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