面向 CPU 部署的实时 ADAS 目标检测器开发
计算机视觉与模式识别
2018-11-15 v1
摘要
在本工作中，我们概述了任何目标检测 CNN 在开发进入部署阶段时所面临的一系列问题，并提出了应对这些困难的方法。我们表明，这些实践使得人们能够获得一个可识别两类目标——车辆与行人——且在 Core i5-6500 CPU 上达到每秒超过 60 帧推理速度的目标检测网络。所提出的模型构建于流行的 Single Shot MultiBox 目标检测框架之上，但进行了受所发现问题启发的实质性改进。该网络仅具有 1.96 GMAC 的复杂度和小于 7 MB 的模型大小。它作为 Intel OpenVINO 工具包的一部分公开可用。
引用
@article{arxiv.1811.05894,
title = {Development of Real-time ADAS Object Detector for Deployment on CPU},
author = {Alexander Kozlov and Daniil Osokin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.05894},
year = {2018}
}