报告名称：水下YOLO Nano：一种快速紧凑的嵌入式目标探测器
报告时间：2020.11.28 15:00-16:00
报告地点：腾讯会议，会议 ID：874211730
报告人:王璘（导师：叶秀芬教授），男，哈尔滨工程大学博士
报告内容：近年来，随着深度学习方法的发展，水下目标检测的研究也取得了进展。大部分的水下机器人和水下机器人都在有限的电力供应和计算能力有限的环境中工作。本文针对扇贝、海星、海牛、海参等海产品，提出了一种快速、紧凑的目标探测器。在YOLO-Nano体系结构的基础上，对提出的YOLO-Nano水下模型进行了改进，以减少推理时间。并引入实例规范化来代替早期层的批处理或恶意化，以提高精度。该模型在诸如NVIDIA Jetson Nano这样的边缘计算设备上取得了具有竞争力的性能。与yolov3相比，该模型在精度上有一定的优势，但计算量仅为5%。
