Fire SSD：基于宽Fire模块的边缘设备单发多框检测器
计算机视觉与模式识别
2018-12-12 v5
摘要
随着边缘计算的兴起，在算力和功耗受限的小型边缘计算设备上运行基于卷积神经网络的目标检测（如视频监控应用）需求日益增长。为此，提出了YOLO和SSD等高效目标检测框架。然而，以VGG16为后端网络的SSD目标检测不足以在边缘设备上实现实时速度。为进一步提升检测速度，后端网络被替换为SqueezeNet和MobileNet等更高效网络。尽管速度大幅提升，却以精度下降为代价。本文提出一种高效SSD，名为Fire SSD。Fire SSD在Pascal VOC 2007测试集上取得70.7mAP。Fire SSD在低功耗主流CPU上达到30.6FPS速度，约为SSD300的6倍且模型尺寸约缩小4倍。Fire SSD在集成GPU上亦达到22.2FPS。
引用
@article{arxiv.1806.05363,
title = {Fire SSD: Wide Fire Modules based Single Shot Detector on Edge Device},
author = {Hengfui Liau and Nimmagadda Yamini and YengLiong Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.05363},
year = {2018}
}
备注
5 pages, 2 figures