yolo 轻量级改进

### 轻量化YOLO算法改进 #### 1. MobileNet-YOLO 结合 为了减少计算复杂度并保持较高的检测精度，可以采用MobileNet作为特征提取网络来替代原始的Darknet架构。MobileNet通过引入深度可分离卷积，在显著降低参数数量的同时维持了良好的性能表现[^1]。 ```python from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 base_model = MobileNetV2(input_shape=(image_height, image_width, channels), include_top=False) # 将MobileNet与YOLO头部连接起来 for layer in base_model.layers: layer.trainable = True x = base_model.output # 添加自定义层完成目标检测任务... ``` #### 2. Squeeze-and-Excitation (SE) 模块集成 Squeeze-and-Excitation机制能够增强模型对于不同通道间信息的重要性感知能力，从而提高小物体检测效果而不大幅增加额外开销。此模块可以通过简单地附加到现有卷积层上来实现[^3]。 ```python def se_block(inputs, ratio=8): init = inputs channel_axis = -1 filters = init.shape[channel_axis] se_shape = (1, 1, filters) se = GlobalAveragePooling2D()(init) se = Reshape(se_shape)(se) se = Dense(filters // ratio, activation='relu', kernel_initializer='he_normal')(se) se = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_initializer='he_normal')(se) x = Multiply()([init, se]) return x ``` #### 3. Ghost Module 应用 Ghost module是一种高效的轻量级构建单元，它利用线性变换生成更多样化的特征图而无需实际执行复杂的运算操作。这有助于进一步压缩模型体积同时不影响整体识别效率。 ```python class GhostModule(tf.keras.Model): def __init__(self, out_channels, ratio=2, dw_size=3, stride=1, **kwargs): super(GhostModule, self).__init__(**kwargs) init_channels = math.ceil(out_channels / ratio) new_channels = init_channels * (ratio - 1) self.primary_conv = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(init_channels, kernel_size=1, strides=stride), ... ]) self.cheap_operation = tf.keras.Sequential([ layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=dw_size, padding="same"), ... ]) def call(self, input_tensor): x1 = self.primary_conv(input_tensor) x2 = self.cheap_operation(x1) output = tf.concat([x1, x2], axis=-1) return output ```