【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域的热门方向之一，具有广泛的应用场景。随着移动嵌入式设备性能的不断提升，将深度学习方法应用其上的需求日益增加，因此针对移动端目标检测算法的研究不断深入。本文针对PeleeNet的缺点，提出了一种轻量级卷积神经网络模型CSCNet(Context Selective Convolution Network)，并结合移动终端电表部件检测的应用场景，开发一款移动终端应用。
在模型检测精度方面，CSCNet一方面通过全局上下文信息选择性卷积模块结合通道间依赖关系和上下文信息，增强特
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目标检测是计算机视觉领域的热门方向之一，具有广泛的应用场景。随着移动嵌入式设备性能的不断提升，将深度学习方法应用其上的需求日益增加，因此针对移动端目标检测算法的研究不断深入。本文针对PeleeNet的缺点，提出了一种轻量级卷积神经网络模型CSCNet(Context Selective Convolution Network)，并结合移动终端电表部件检测的应用场景，开发一款移动终端应用。
在模型检测精度方面，CSCNet一方面通过全局上下文信息选择性卷积模块结合通道间依赖关系和上下文信息，增强特征信息的提取:另一方面采用基于转置卷积感受野的SSD扩大浅层特征图的感受野，获得更多的全局语义信息，进而加强浅层特征图的表达能力，提升小目标检测精度。经过实验，CSCNet模型在VOC0712数据集上检测精度达到了71.95％，比Pelee提升了1.05％。在电表数据集上检测精度92.87％，较Pelee提升了2.8％。在模型检测速度方面，本文采用基于结构性损失函数的鉴别力感知通道剪枝算法对CSCNet模型进行剪枝，并将剪枝后的模型参数增量量化到5比特，在精度降低0.12％的情况下，将模型由1034M压缩到1.31M，在NVIDIAGIX1080Ti上速度约73FPS。
本文开发一款集数据采集、上传、检测功能的电表部件检测应用。借助NCNN框架将CSCNet模型部署到移动终端，实现移动设备上的电表部件检测。经过测试，CSCNet在移动终端的检测的准确率为93.01％,平均速度约184ms，比Pelee速度提升3.16％，比Darknet框架下的Tiny-YOLO速度提升20％。
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