随着目标检测技术在自动驾驶、安防监控、智能终端等领域的广泛应用，如何在计算资源有限的嵌入式设备中高效部署检测模型，已成为工业界与学术界共同关注的核心问题。传统的检测模型如Faster R-CNN、YOLO系列虽在精度上表现优异，却因参数量大、计算成本高，难以在移动端或边缘设备中落地。
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近年来，模型轻量化与压缩技术逐步成熟，其中网络剪枝、知识蒸馏、量化、高效卷积设计等方法显著推动了端侧智能的发展。本文介绍一种基于YOLOv3-Tiny改进的极轻量检测模型------Micro-YOLO，它通过融合深度可分离卷积、注意力机制与渐进式通道剪枝，在保持较高检测精度的同时，大幅降低了模型复杂度与计算开销，为嵌入式场景中的实时目标检测提供了新的解决方案。
背景：轻量化检测模型的演进
目标检测模型的发展经历了从两阶段检测器（如R-CNN系列）到单阶段检测器（如YOLO、SSD）的演进，检测效率不断提升，但模型规模也随之增长。为了在资源受限的设备上实现高效推理，研究者们提出了多种轻量化思路：
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**YOLO-LITE：**移除YOLOv2-tiny中的批归一化层，提升了非GPU设备上的推理速度；
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**YOLO-Nano：**通过8位量化与结构优化，在3.18MB的极小时延下仍保持69.1%的mAP（PASCAL VOC 2007）；
EfficientDet 与 MobileNet 系列则通过复合缩放、深度可分离卷积等设计，在精度与效率之间取得了良好平衡。
然而，如何进一步压缩模型并保持较高检测性能，仍是当前研究的重点。
Micro-YOLO：结构设计与优化策略
Micro-YOLO基于YOLOv3-Tiny进行改造，主要通过以下两个方向实现轻量化：
轻量卷积模块替换
将原网络中的标准卷积替换为两种高效卷积模块：
DSConv（深度可分离卷积）
分解为深度卷积与逐点卷积，大幅减少参数量与计算量。
MBConv（移动反向瓶颈卷积）
引入通道扩展与压缩机制，结合Squeeze-and-Excitation注意力模块，增强特征表达能力的同时保持结构紧凑。
渐进式通道级剪枝
在训练完成后，采用渐进式剪枝策略逐层削减冗余通道，并通过微调恢复模型性能。该方法不依赖于预定义剪枝率，而是基于各层对整体精度的影响动态调整剪枝强度，从而实现更高程度的模型压缩。
因此，研究者提出了一种渐进式剪枝方法来在修改后的网络中搜索"更薄"的架构。具体伪代码流程如下：
实验结果：精度与效率的平衡
在COCO数据集上的实验表明，Micro-YOLO在显著降低模型复杂度的同时，仍保持了良好的检测精度：
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参数量下降3.46倍，模型体积大幅减小；
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计算量（MAC）减少2.55倍，更适合低功耗设备；
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mAP仅下降0.7%，在精度损失极小的情况下实现轻量化。
结论
本文探讨了多种模型压缩方法，并提出了一种基于YOLOv3-tiny的改进型目标检测架构------Micro-YOLO。我们分析了几种类型的卷积层，例如深度可分离卷积（DSConv）和带有挤压激励模块的倒置瓶颈卷积（MBConv），以确定适用于Micro-YOLO网络的最佳层类型。同时，我们研究了这些卷积层中不同卷积核尺寸对Micro-YOLO性能的影响。
此外，我们提出了一种新颖的渐进式通道剪枝方法，旨在以轻微降低原始网络平均精度（mAP）为代价，最大限度地减少参数量和计算成本。Micro-YOLO仅需256万个参数和1.10 GMAC的计算量，即可实现32.4%的mAP和每秒328帧的检测速度，其性能略低于原始YOLOv3-tiny网络。应用剪枝技术后，我们可进一步将参数量和计算量减少至192万个和0.87 GMAC，同时保持29.3%的mAP和每秒357帧的检测速度。
我们还与其他各类基于YOLO的目标检测网络进行了比较，并取得了具有前景的结果。我们相信，这种压缩YOLOv3-tiny的方法对于未来版本的YOLO或其他目标检测模型将具有很高的适用性。
结语
Micro-YOLO向我们展示了一个重要事实：轻量化不是简单的减法，而是在约束条件下的最优设计。它通过精心架构的卷积模块和智能剪枝策略，在资源受限的环境中开辟了新的可能性。在AI日益普及的今天，模型的效率与可访问性变得和精度同样重要。
