NanoDet：这是个小于 4M 超轻量目标检测模型

摘要：NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。

前言

YOLO、SSD、Fast R-CNN 等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于 4M）。

NanoDet 作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet （致敬）

基于 NanoDet 项目进行小裁剪，专门用来实现 Python 语言、PyTorch 版本的代码地址：https://github.com/guo-pu/NanoDet-PyTorch

下载直接能使用，支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测

先看一下 NanoDet 目标检测的效果：

同时检测多辆汽车：

查看多目标、目标之间重叠、同时存在小目标和大目标的检测效果：

NanoDet 模型介绍

NanoDet 是一种 FCOS 式的单阶段 anchor-free 目标检测模型，它使用 ATSS 进行目标采样，使用 Generalized Focal Loss 损失函数执行分类和边框回归（box regression）。

1）NanoDet 模型性能

NanoDet-m 模型和 YoloV3-Tiny、YoloV4-Tiny 作对比：

备注：以上性能基于 ncnn 和麒麟 980 (4xA76+4xA55) ARM CPU 获得的。使用 COCO mAP (0.5:0.95) 作为评估指标，兼顾检测和定位的精度，在 COCO val 5000 张图片上测试，并且没有使用 Testing-Time-Augmentation。

NanoDet 作者将 ncnn 部署到手机（基于 ARM 架构的 CPU 麒麟 980，4 个 A76 核心和 4 个 A55 核心）上之后跑了一下 benchmark，模型前向计算时间只要 10 毫秒左右，而 yolov3 和 v4 tiny 均在 30 毫秒的量级。在安卓摄像头 demo app 上，算上图片预处理、检测框后处理以及绘制检测框的时间，NanoDet 也能轻松跑到 40+FPS。

2）NanoDet 模型架构

3）NanoDet 损失函数

NanoDet 使用了李翔等人提出的 Generalized Focal Loss 损失函数。该函数能够去掉 FCOS 的 Centerness 分支，省去这一分支上的大量卷积，从而减少检测头的计算开销，非常适合移动端的轻量化部署。

​详细请参考：Generalized Focal Loss:Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

4）NanoDet 优势

NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。该模型具备以下优势：

• 超轻量级：模型文件大小仅几兆（小于 4M——nanodet_m.pth）；

• 速度超快：在移动 ARM CPU 上的速度达到 97fps（10.23ms）；

• 训练友好：GPU 内存成本比其他模型低得多。GTX1060 6G 上的 Batch-size 为 80 即可运行；

• 方便部署：提供了基于 ncnn 推理框架的 C++ 实现和 Android demo。

基于 PyTorch 实现 NanoDet

基于 NanoDet 项目进行小裁剪，专门用来实现 Python 语言、PyTorch 版本的代码地址：

1）NanoDet 目标检测效果

同时检测出四位少年

在复杂街道中，检测出行人、汽车：

通过测试发现 NanoDet 确实很快，但识别精度和效果比 YOLOv4 差不少的。

2）环境参数

测试环境参数

系统：Windows 编程语言：Python 3.8 整合开发环境：Anaconda

深度学习框架：PyTorch1.7.0+cu101 （torch>=1.3 即可） 开发代码 IDE：PyCharm

开发具体环境要求如下：

• Cython

• termcolor

• numpy

• torch>=1.3

• torchvision

• tensorboard

• pycocotools

• matplotlib

• pyaml

• opencv-python

• tqdm

通常测试感觉 GPU 加速（显卡驱动、cudatoolkit 、cudnn）、PyTorch、pycocotools 相对难装一点

Windows 开发环境安装可以参考：

安装 cudatoolkit 10.1、cudnn7.6 请参考

https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/108807165

安装 PyTorch 请参考 https://blog.csdn.net/u014723479/article/details/103001861

安装 pycocotools 请参考 https://blog.csdn.net/weixin_41166529/article/details/109997105

3）体验 NanoDet 目标检测

下载代码，打开工程

先到 githug 下载代码，然后解压工程，然后使用 PyCharm 工具打开工程；

githug 代码下载地址：https://github.com/guo-pu/NanoDet-PyTorch

说明：该代码是基于 NanoDet 项目进行小裁剪，专门用来实现 Python 语言、PyTorch 版本的代码

NanoDet 作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet （致敬）

使用 PyCharm 工具打开工程

选择开发环境

文件(file)——>设置(setting)——>项目(Project)——>Project Interpreters 选择搭建的开发环境；

然后先点击 Apply，等待加载完成，再点击 OK；

进行目标检测

具体命令请参考：

【目标检测-图片】

【目标检测-视频文件】

检测的是 1080*1920 的图片，很流畅毫不卡顿，就是目前识别精度不太高

4）调用模型的核心代码

detect_main.py 代码：

本文分享自华为云社区《目标检测模型 NanoDet（超轻量，速度很快）介绍和 PyTorch 版本实践》，原文作者：一颗小树 x。

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