本文是一篇计算机论文，本文的主要工作在于实现嵌入式设备下的快速目标检测，探讨在学术上创新和实际应用中的小而高效的目标检测算法。
第1章 绪论
1.1 选题背景及意义
随着硬件性能的提升，人工智能技术的发展，机器进行视觉处理已经成为可能，目标检测作为该领域中最基础和最具有挑战性的任务之一，受到了广泛的关注[1]。目标检测就是在给定的图像中找出所有的目标物体，其中包括对目标物体的位置、大小和类别的检测，即确定目标在图像中的位置、大小和目标物体所属类别。很多计算机视觉的任务都以目标检测为基石，如：实例对象分割[2-5]、目标跟踪[6]等。目标检测算法被广泛应用于推荐系统、无人驾驶、机器人视觉等诸多领域，让人们享受智能化的生活和看到了目标检测广阔的应用前景和蓬勃的发展潜力。
嵌入式技术的出现和发展推动了社会越来越走进信息化。在人们进行信息处理时，它提供了可靠、高性能、易携带的解决方案[7]。嵌入式系统（Embeded system）是专门为特定需求提供服务的，也就是以应用为中心的专用计算机系统，该系统有软硬件可裁剪、体积小和处理实时性高等特点[8]，其在学术研究、军事技术、交通工具和电子设备等领域的应用非常普遍。科学技术的发展催生了各个领域的新兴产业，同时产业界也加快了制造工艺的发展，人们对体积小、强稳定性、低功耗等更高性能的嵌入式系统的需求越大。随着计算机视觉技术的发展，两者碰出了火花，人们把嵌入式和目标检测算法进行结合，打造了一系列的智能产品，如城市交通、智慧城市等系列的应用，为人们的生活提供了高质量的服务。处于数字时代的我们，应当顺应时代的潮流，将目标检测算法和嵌入式平台充分结合，以实现目标检测算法在各个领域中的应用。
目标检测算法和嵌入式系统结合的应用在生活中随处可见，具有实际意义。如日常智能产品，军事、医学、机器人、视频监控等领域。在日常智能产品中，相机的人脸框定位聚焦、车载系统等移动终端无不应用了目标检测算法和嵌入式技术的结合，而常见的扫地机器人也是这两者结合应用的产品。在军事领域，目标检测算法能够帮助战士们侦测敌情，起到极大的辅助作用。在医学领域，通过对医学影像的检测，得出关键部分，帮助医生更加准确快速地找到病源处。在机器人领域中，通过对视频内容的分析或者图像的分析，能够区分其中的背景和前景进而得出目标物体的位置和大小以及目标物体的类别，然后根据检测出来的信息作为机器人执行下一步动作的程序指令。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 目标检测的研究现状
目标检测的产生得益于大规模训练数据集的出现和计算机算力的提升，它的发展大致分为两个阶段：传统的目标检测阶段和基于深度学习的目标检测阶段。在第一阶段，人们大多根据手工构建目标物体的特征，即用复杂的特征表示目标物体，如有Viola Jones 检测器[9]，HOG 检测器[10]和DPM[11]等，但对于许多任务来说，我们很难知道应该提取哪些特征，因此手工特征提取需耗费大量的人力物力。随着大量学者的研究，手工特征设计在2010年后达到一个平稳的状态[1]。2012年AlexNet[12]的问世，使用卷积神经网络这个以一系列简单的空间映射来拟合复杂特征的这一利器来解决手工提取哪些特征这一难题，关键是该方法将Top-5错误率从 26.1% 降到 15.3%，提升了接近10个百分点，大大地提升了机器的检测精度，此后深度卷积神经网络便引起了各个研究学者的极大关注，从最开始的5层网络LeNet[13]到152层的ResNet[14]。在2014年R. Girshick等人提出了RCNN用于目标检测[15]，目标检测也就进入了基于深度学习的检测时期，随后出现了一系列的R-CNN[15-17]的目标检测模型，其它的目标检测算法的骨干网络如VGG[18]、ResNet[14]、DenseNet[19]、MobileNet[20]等也纷纷出现，越来越多的学者投身于探索新的高效的目标检测算法。近两年又涌现了大量的Vision Transformer[21]模型，在很多公共数据集的基准上超越了SOTA水平，吸引了视觉领域专家们的学习和研究，但该算法会带来大量的计算资源消耗，不适合部署到嵌入式设备上。
国外众多高校、实验室、研究所等成立了很多专门的研究小组，他们主要将重点放在目标检测的核心算法、交互方式和软硬件基础平台等方面。在国内，中科院基于图像的超分辨率的人脸检测和识别研究，在该领域中取得了国际性领先的成果。一些国内科技企业，如百度、阿里巴巴等，在无人驾驶等相关的视觉产品产业化方面取得不错的成果。传统的检测算法有：Paul Viola 和 Michael J. Jones的级联分类器[9]，使得机器实现目标检测成为可能。Navneet Dalal等人发现前者的haar特征只能针对刚性物体进行检测，进而在2005年提出了HOG+SVM[10]结构，并且启发了一系列的LoG/DoG/RoG等特征的提取方法。
第2章 嵌入式系统中的目标检测算法的相关工作
2.1 嵌入式系统的特点
嵌入式技术起源于单片机技术，其定义是基于计算机技术，把应用作为中心，支持软硬件可裁剪，适用于对功能、成本、功耗等有严格要求的应用系统的专用计算机系统技术。嵌入式系统主要用于实现对硬件设备的控制、监视或管理等功能，是电子产品的核心。
（1）体积小巧且低功耗。嵌入式系统嵌入到不同的对象体中，要求比较高，因此其满足低功耗、小体积等特点。
（2）具有高稳定性。只需要极少的外围电路就能提供特定的功能，且嵌入式操作系统是一种单一功能的操作系统，出现问题的几率少，软硬件方面的双重保障，提供了较高的稳定性。
（3）强大的扩展功能和网络传输功能。嵌入式主板能满足用户个性化的需求，大大方便了用户。当前处于5G时代，用户对嵌入式主板提出更高速网络功能来减少网络延迟，嵌入式主板顺应当前需求，提供强大的网络传输功能来满足客户的需求。
（4）开发周期短且运算速度快。嵌入式主板因其运算速度快，在很多新兴应用领域大受欢迎。嵌入式主板的硬件开发周期比较短，从而降低开发成本。
（5）运行环境适应能力强。嵌入式设备可在不同的环境上正常运行，无论是室内室外、天上地下，能较好地应对恶劣环境或者突然断电的情况，为人们提供可靠地传输。
2.2 嵌入式系统与深度学习算法结合
2.2.1 嵌入式系统与深度学习算法结合的发展与应用
上个世纪七十年代，人们把微型机嵌入到一个对象体系中，实现该体系的智能控制，此类的计算机系统被称为嵌入式计算机系统。随着计算机技术的发展，该技术快速和各个领域融合程度加深，使得嵌入式技术在工控和通讯等领域中发挥着越来越重要的作用。嵌入式的应用在我们的生活中随处可寻，如移动手机、家用电器、电动汽车等。近年来，随着人工智能技术的发展，受复杂的应用场景的驱动，人工智能技术和嵌入式技术的结合越来越紧密，不断推高嵌入式技术的热点，催生了很多应用产品，如智能手机、虚拟现实、智能家居、自动驾驶等涌入人们的视野中。随着技术的发展，嵌入式应用需求日益丰富、多元化，嵌入式系统软硬件势必被提出更多的要求。其发展从早期的面向工业控制的微控制器到数字信号处理器，再到定制额度异构、多核嵌入式SoC系统芯片。嵌入式设备因其功能强和成本低等特点而广受人们的欢迎，其应用数量上远远超越了通用计算机数量。我国嵌入式系统专家沈绪曾说：未来将会产生嵌入式智能芯片，其具有至少一亿次运算能力。这无不预示着嵌入式将会为我们人类提供无限的创造平台。作为发展中国家的第一大国，我们国家紧跟时代潮流，提出了中国制造2025，李克强总理把作为实现制造业智能升级作为中国制造2025的核心，而嵌入式技术发展趋势越来越倾向于从深度和广度上不停融化结合以向人类表达产品的智能水平，为人类提供更加美好的生活。
第3章 目标检测算法设计和改进 .............................. 21
3.1 网络结构的设计 ..................................... 21
3.1.1 CSPRDWConv模块 ............................ 21
3.1.2 激活函数SPReLU ............................. 24
第4章 目标检测模型的训练与优化 ............................... 32
4.1 数据集 ................................. 32
4.1.1 ImageNet（ISLVRC2012）数据集 ...................... 32
4.1.2 Microsoft COCO数据集 ............................. 33
第5章 嵌入式系统中的快速目标检测算法的实现 ................................. 45
5.1 嵌入式平台 ...................................... 45
5.2 模型的优化技巧 ..................................... 45
第5章 嵌入式系统中的快速目标检测算法的实现
5.1 嵌入式平台
2014年4月，瑞芯微推行的RK3288开发板，它有三个“全球第一”的称号。它的内核芯片是第一款ARM全新架构，它的GPU芯片是第一个Mail-T76x系列的，是第一个硬解H265视频帧的芯片。该开发板功能强大、体积小巧，可连接键盘鼠标，具备电脑功能，只需连接显示屏和键盘即可执行类似于电脑的诸多功能，方便深度学习研发者进行产品研发。利用RK3288可以浏览网页、玩游戏核播放视频等，还可以利用RK3288作智能检测相机等。RK3288的基本参数如表5-1所示。RK3288实物图如图5-1所示
第6章 总结与展望
6.1 研究工作总结
嵌入式系统与深度学习算法的结合，为很多应用场景带来解决方案，释放了大量的人力，有助于工业流程的自动化、决策自动化和为人类带来无人力干扰的预警警告，从而减少成本增加收入，是造福人类的一大利器。随着深度学习在目标检测领域展现出高性能的优势，实际应用场景变化多端、目标物体尺度大小不一等问题，给神经网络进行目标物体检测时带来极大的挑战。随着实际要求的提高，深度学习网络结构越来越深，计算规模和空间复杂度越来越大，对资源的需求较高。嵌入式设备和通用计算机的环境不大相同，嵌入式设备的系统是特定的，其算力和存储容量远小于后者，且其能耗也是有限的，没法满足基于深度学习的目标检测模型在该平台上流畅且持续运行。本文的主要工作在于实现嵌入式设备下的快速目标检测，探讨在学术上创新和实际应用中的小而高效的目标检测算法。本文的主要工作如下：
（1）设计了一个快速有效的目标检测算法。当前的YOLOv4-tiny算法的主要计算块算力较大，无法实现嵌入式设备下的快速目标检测。基于此，提出CSPRDWConv模块来替换该算法的主要计算块，即使用两个残差块替代基准网络计算块中主要用于特征提取的部分。基于ReLU激活函数在低维度时会带来精度损失问题，受当前ReLU6和PReLU激活函数的启发，改进激活函数，减少精度损失的同时避免部分神经元不学习的问题。基于上述的改进，设计一种快速有效的特征提取骨干网络，使得检测模型在保持检测精度的同时，检测速度约是基准网络的4倍。
（2）提出了Mosaic 数据增强的改进。YOLOv4中的Mosaic数据增强只从图像的角度拼接了四张图像，但该方法可能会产生部分图像块没有目标的样本，从而导致在训练模型时，无法充分利用每张样本数据，没有把Mosaic的作用发挥到极致。当网络输入大小较小或者数据集包含很多小目标物体时，使用Mosaic可能产生目标物体过小的样本，导致模型学习能力变差，给模型带来精度的损失。基于以上问题，在进行Mosaic数据增强时，把标签考虑进来，尽可能截取更多的目标物体以及过滤掉过小的目标物体，达到充分利用样本数据的目的，使得检测模型在网络输入较小时可以采用该数据增强方法，达到提升检测模型精度的目的。
参考文献（略）