AMiner推荐论文：PP-PicoDet:ABetterReal-TimeObjectDetectoronMobileDevices论文链接：作者研究了anchor-free策略在轻量级目标检测模型中的适用性。作者增强了Backbone结构，设计了Neck的轻量化结构，提高了网络的特征提取能力，改进了标签分配策略和损失函数，使训练更加稳定和高效。
与其他流行的模型相比，该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。PicoDet-S只有0.99M参数，mAP值为30.6%，与YOLOX-Nano相比，mAP提高了4.8%，同时移动CPU延迟降低了55%，与NanoDet相比，mAP提高了7.1%。当输入尺寸为320时，在移动ARMCPU上达到123FPS(使用PaddleLite时达到150FPS)。
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