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基于RetinaNet的轻量化车辆检测算法概述目录TOC\o"1-3"\h\u19826基于RetinaNet的轻量化车辆检测算法概述 表316所示为隧道和平交路口场景综合轻量化实验，可以发现，以上提出的三个轻量化优化方法同时应用在RetinaNet上时可获取更高的精度，准确度比单个应用提升更明显，隧道场景相对Baseline大模型提升8.7%mAP@0.5，平交路口场景相对Baseline大模型提升6.3%mAP@0.5，mmAP都小幅下降，即轻微损失定位性能，在这两个应用场景下对于定位性能要求并不高，因此小幅下降的mmAP不影响应用，实际应用中更关注mAP@0.5指标。轻量化后的模型参数量和计算量均大幅缩减，参数量变为大模型的约1/5，计算量变为大模型的约1/4.5，推理速度快近两倍，大模型和小模型的模型文件大小分别为290.8MB和58.4MB。由此可见，第三章提出的检测模型轻量化方法在不损失甚至提升准确性的同时，可大幅削减模型规模，提高推理速度，降低硬件计算开销等。

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