AG-YOLOv5检测算法

端侧低延迟高精度

通过轻量化骨干与注意力机制，在边缘计算设备上实现检测精度与速度的平衡。

Yanqiu, Wang · 金尚泰 · 殷辰堃 · Zejin, Wu

2023

技术优势

推理更快

用轻量化模块替换骨干网络中的标准卷积和 CSP 模块，减少计算量。

精度更高

在骨干网络末端和颈部添加注意力机制，增强关键特征提取。

损失收敛更稳

采用 WIoU 替代 CIoU 作为损失函数，并采用 HardSwish 激活函数，综合提升模型性能。

应用场景

• 边缘智能设备：在边缘设备上直接部署，降低延迟和带宽占用。
• 机载实时检测：适合机载系统，满足实时检测的算力约束。
• 机器人视觉：为机器人提供高效的视觉感知，支持实时决策。
• 工业质检：在产线上替代人工目检，实现高速高精度质检。
• 嵌入式感知：嵌入到低算力设备中，扩展感知能力边界。