动手实践丨轻量级目标检测与分割算法开发和部署(RK3568)
内容提要
本文介绍了在华为云平台上开发轻量级目标检测与分割算法的过程，使用LinkNet作为主干网络，并进行梯度裁剪。云端训练完成后，使用ONNXRuntime进行推理，端侧使用ModelBox开发套件进行推理。总结了项目的工程化过程，并提到了模型量化和优化算法的改进。
延伸解读
工程化落地的关键步骤
文章详细展示了从数据准备到端侧部署的完整流程。数据方面，使用200张Labelme标注的道路图像，转换为VOC格式并增强。模型训练在ModelArts平台进行，采用LinkNet主干网络，并添加目标检测分支。部署时，通过ModelBox在RK3568上创建推理、后处理和绘图功能单元，实现端到端应用。这些步骤为类似边缘AI项目提供了可复用的工程模板。
性能表现与优化方向
在RK3568上，720p视频的检测帧率约为6fps，性能瓶颈主要在推理功能单元。这一帧率可能难以满足高实时性场景，但文章指出模型量化可能导致精度损失，后续计划通过优化算法和尝试kl_divergence量化方法来提升效果。读者需在精度与速度之间权衡，并根据实际需求调整模型或量化策略。
模型设计的取舍
为了兼顾精度、速度和体积，文章选择LinkNet作为主干网络，并在中间层使用LeakyReLU激活，最后一层用Sigmoid归一化，同时增加目标检测分支。训练中采用梯度裁剪防止梯度爆炸。这种设计在轻量化的同时保留了分割和检测能力，但文章也承认创新点有限，属于工程化落地，适合作为边缘设备上多任务模型的参考。
Q&A
在RK3568开发板上部署轻量级目标检测与分割算法，需要用到哪些华为云平台和开发套件？
使用ModelArts平台进行算法开发，并使用ModelBox框架在RK3568开发板上实现模型推理和部署。
这个项目使用的道路图像分割数据集是如何准备的？
收集了200张由Labelme标注的道路图像分割数据集，然后使用脚本将其转换为VOC格式并进行数据增强。
LinkNet作为主干网络时，激活函数和归一化是如何设置的？
中间层使用LeakyRelu进行激活，最后一层使用Sigmoid做归一化。
训练过程中采取了什么措施来防止梯度爆炸？
训练过程中进行了梯度裁剪以防止梯度爆炸。
在ModelBox中创建了哪些功能单元来实现端侧推理？
创建了推理功能单元yolo_tf_seg、后处理功能单元post_process和绘图功能单元draw_image。
在RK3568上运行720p视频检测时，推理功能单元的帧率大约是多少？
720p视频检测帧率在6fps左右。
模型量化过程中可能遇到什么问题？后续如何改进？
模型量化过程中会出现精度损失，后续会通过优化算法以及选择不同的量化算法（如kl_divergence，在feature分布不均匀时可以得到较好的改善效果）继续提高模型的检测效果。
