Lightweight network learning with Zero-Shot Neural Architecture Search for UAV images

计算机科学 失败 人工智能 目标检测 骨干网 网络体系结构 人工神经网络 分割 编码(集合论) 无人机 特征(语言学) 计算机视觉 深度学习 实时计算 计算机网络 生物 哲学 遗传学 并行计算 集合(抽象数据类型) 语言学 程序设计语言
作者
Fengqin Yao,Shengke Wang,Laihui Ding,Guoqiang Zhong,Leon Bevan Bullock,Zhiwei Xu,Junyu Dong
出处
期刊:Knowledge Based Systems [Elsevier BV]
卷期号:260: 110142-110142 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.knosys.2022.110142
摘要

Lightweight Network Architecture is essential for autonomous and intelligent monitoring of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), such as in object detection, image segmentation, and crowd counting applications. The state-of-the-art lightweight network learning based on Neural Architecture Search (NAS) usually costs enormous computation resources. Alternatively, low-performance embedded platforms and high-resolution drone images pose a challenge for lightweight network learning. To alleviate this problem, this paper proposes a new lightweight object detection model, called GhostShuffleNet (GSNet), for UAV images, which is built based on Zero-Shot Neural Architecture Search. This paper also introduces the new components which compose GSNet, namely GhostShuffle units (loosely based on ShuffleNetV2) and the backbone GSmodel-L. Firstly, a lightweight search space is constructed with the GhostShuffle (GS) units to reduce the parameters and floating-point operations (FLOPs). Secondly, the parameters, FLOPs, layers, and memory access cost (MAC) as constraints add to search strategy on a Zero-Shot Neural structure search algorithm, which then searches for an optimal network GSmodel-L. Finally, the optimal GSmodel-L is used as the backbone network and a Ghost-PAN feature fusion module and detection heads are added to complete the design of the lightweight object detection network (GSNet). Extensive experiments are conducted on the VisDrone2019 (14.92%mAP) dataset and the our UAV-OUC-DET (8.38%mAP) dataset demonstrating the efficiency and effectiveness of GSNet. The completed code is available at: https://github.com/yfq-yy/GSNet.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
归尘发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
1秒前
kd完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
xiaoma发布了新的文献求助10
4秒前
realtimes发布了新的文献求助10
4秒前
shinn发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
百合子发布了新的文献求助10
5秒前
FRANKFANG发布了新的文献求助10
6秒前
zy7227发布了新的文献求助10
7秒前
执念发布了新的文献求助20
8秒前
dinghaifeng发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
jie酱拌面完成签到,获得积分10
9秒前
Shoujiang发布了新的文献求助10
10秒前
xiaoma完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
华仔应助shinn采纳,获得10
12秒前
xuzb完成签到,获得积分10
12秒前
14秒前
姚大帅发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
dinghaifeng完成签到,获得积分10
16秒前
乐乐应助随风走采纳,获得10
16秒前
Akim应助kassidy采纳,获得10
17秒前
呱呱呱呱呱呱完成签到 ,获得积分10
18秒前
单纯菠萝发布了新的文献求助10
18秒前
烟花应助hd采纳,获得10
19秒前
19秒前
阿良完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
21秒前
狂野的钻石完成签到 ,获得积分10
21秒前
研友_Z6eOgn发布了新的文献求助10
22秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975375
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519700
关于积分的说明 11199305
捐赠科研通 3256034
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798049
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305