近期部分具体研究内容

 

1 基于YOLO的目标检测系统

相关项目旨在基于最优秀的目标检测模型之一YOLO，融合相应的机器学习算法，根据特定的目标检测问题对模型进行优化，设计出针对特定目标最优的神经网络检测模型：（1）通过设定相应损失函数、渐进分辨率训练等手段，训练出侧重于检测框精度的、目标由远及近的目标检测模型，并通过五折交叉验证保证模型拥有较高的mAP；（2）通过数据传输损失仿真、数据增强等方法，消除硬件系统带来的数据传输损失，增强目标检测系统的鲁棒性；（3）针对特定目标对模型进行支剪，设计出相比于原模型更加轻量化、专注化的模型，进而降低目标检测系统的功耗，降低对算力和电源的要求。