AMiner推荐论文：PP-PicoDet: A Better Real-Time Object Detector on Mobile Devices

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作者研究了anchor-free 策略在轻量级目标检测模型中的适用性。作者增强了Backbone结构，设计了Neck的轻量化结构，提高了网络的特征提取能力。改进了标签分配策略和损失函数，使训练更加稳定和高效。
通过这些优化，创建了一个新的实时物体检测系列架构，名为PP-PicoDet，它在移动设备上实现了优越的物体检测性能。与其他流行的模型相比，该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。PicoDet-S只有0.99M参数，mAP值为30.6%，与YOLOX-Nano相比，mAP提高了4.8%，同时移动CPU延迟降低了55%，与NanoDet相比，mAP提高了7.1%。当输入尺寸为320时，在移动ARM CPU上达到123 FPS(使用Paddle Lite时达到150 FPS)。PicoDet-L仅3.3M参数的mAP值为40.9%，mAP值提高了3.7%，比YOLOv5s快44%。如图1所示，本文模型远远优于轻量级目标检测的最新结果。
目标检测被广泛应用于许多计算机视觉任务中，包括自主驾驶、机器人视觉、智能交通、工业质量检测、目标跟踪等。
两阶段模型通常会带来更高的性能。然而，这种消耗计算资源的网络限制了部署的需求。为了克服这一问题，轻量级物体检测器的研究越来越受到关注，旨在设计高效的物体检测。
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