重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(6) ：312-320.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.03.036

改进YOLOv4的蚕豆苗检测算法及TensorRT加速

The improved YOLOv4 algorithm for broad bean sprout detection and TensorRT acceleration

杨肖 袁锐波 李兆旭 曹志鹏 林红刚 朱正
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(6) ：312-320.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.03.036
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改进YOLOv4的蚕豆苗检测算法及TensorRT加速

The improved YOLOv4 algorithm for broad bean sprout detection and TensorRT acceleration

杨肖 1袁锐波 1李兆旭 1曹志鹏 1林红刚 1朱正1
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作者信息

  • 1. 昆明理工大学机电工程学院,昆明 650504
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摘要

提出一种基于改进YOLOv4网络的轻量化蚕豆苗检测方法,使用MobileNet网络代替YOLOv4原主干网络CSPDarknet53,并用深度可分离卷积替换骨干网络,加强特征提取网络和预测层的普通卷积;改进网络训练后,利用NVIDIA的加速引擎TensorRT对网络结构进行重构和优化,提高GPU运行效率,在嵌入式平台上实现模型的推理与加速;实验结果显示:改进网络体积缩小至原网络体积约20％,AP仅下降3.14％,但检测速度是原网络的4倍.在Jetson Nano嵌入式平台上,改进后的网络模型推理速度达到20.3FPS;表明提出的网络模型能支持深度学习模型在嵌入式平台的实时应用.

关键词

目标检测/YOLOv4/TensorRT/嵌入式平台

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基金项目

云南省重大科技专项计划项目(202202AC080008)

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量1
参考文献量6
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