基于轻量化YOLOv5的无人驾驶目标检测

尚禹呈

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基于轻量化YOLOv5的无人驾驶目标检测

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针对当前非常火热的无人驾驶技术应用,利用车载摄像头进行对交通路况的目标识别的问题,利用基于YOLOv5轻量化改进的网络实现对行驶环境中的车辆与行人的检测,从而为无人驾驶车辆保驾护航。为了使网络模型更加切合无人驾驶的项目需求,在模型中融入了MobilenetV3网络结构,以及RepVGG思想。通过深度可分离卷积替换YOLOv5中的C3模块,并且利用参数重构化来进一步提高网络复杂性,增强网络特征提取能力,同时也降低网络参数量,提升模型运行速度。实验结果表明,在Argoverse数据集上原始的YOLOv5平均检测精度为36%,在CPU上的检测时间是121 ms,经过改进后的模型精度达到了35.5%,参数量为6.51 MB,检测时间也提升为93.5 ms,在精度没有明显变化的同时保证了速度的提升。

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来源
《信息技术与信息化》 |2023年第6期|190-193|共4页
作者
尚禹呈;
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作者单位

沈阳理工大学自动化与电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
无人驾驶; 目标检测; YOLOv5; 轻量化; Argoverse数据集;

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