面向边缘计算的 YOLO 目标检测算法:核心思想与轻量化策略
边缘计算要求目标检测算法在算力仅为几 TOPS 的嵌入式设备上实现实时推理,这给算法设计带来了根本性约束。传统两阶段检测器虽然精度较高,但需要先生成候选区域再进行分类和回归,计算流程复杂,难以满足边缘实时性要求。YOLO 系列算法将目标检测视为一个回归问题,在单次前向传播中直接输出目标的位置和类别,天然契合边缘场景对速度的追求。近年来,YOLO 在保持高速的同时,通过结构改进和训练策略优化不断提升精度,并通过模型压缩算法进一步适配边缘硬件。本文从算法原理和优化方法两个层面,深入剖析面向边缘计算的 YOLO 目标检测算法。