一种面向边缘设备的轻量化目标检测网络优化方法及系统

本发明提供了一种面向边缘设备的轻量化目标检测网络优化方法及系统，涉及计算机视觉和深度学习技术领域，包括：在Focus层，使用3×3卷积核配合stride=2的下采样操作替代原始切片操作，并调整卷积输出通道数为12；将K个SiLU层全局映射替换为K个ReLU层；对标准SPP模块进行多尺度池化优化更新，得到重构SPP模块；预定义固定推理优化技术；构建轻量化的目标检测网络。本发明解决了现有技术中YOLOV5在嵌入式设备上的部署面临着多个技术挑战，包括Focus层嵌入式兼容性问题、SiLU激活函数量化困难、SPP模块硬件开销大等，影响了推理速度、精度以及资源利用效率的技术问题。