基于YOLOX目标检测模型轻量级裁剪

卫星对目标的实时检测广泛应用于民用与军用领域,但星载平台的处理内存与计算能力普遍有限,对检测算法的要求更高,传统的目标检测算法难以满足需求。基于此,借鉴MobileNet v3网络模型的可分离卷积思想、逆残差结构思想、通道注意力机制轻量化裁剪YOLOX网络模型,同时基于可分离卷积结构裁剪优化模型的特征金字塔模块,降低模型参数量,提出一种嵌入式平台实时处理的目标检测算法。与原YOLOX相比,实验结果表明,在保证识别精度99.12%的前提下网络模型的参数量减少了20倍左右,改进后的轻量级网络模型在嵌入式平台上检测速度可达30帧/s,平均检测精度为92.54%,为实现嵌入式平台实时目标识别提供了理论支撑。