Google AutoML EfficientDet：高效目标检测模型详解

概述

Google AutoML项目中的EfficientDet是一系列高效的目标检测模型，它在COCO test-dev数据集上达到了55.1mAP的顶尖水平，同时相比之前的检测器，模型大小缩小了4-9倍，计算量减少了13-42倍。在GPU上运行速度提升2-4倍，CPU上提升5-11倍。

模型架构创新

EfficientDet的成功源于三个关键技术创新：

1. 高效骨干网络：采用EfficientNet作为基础网络结构
2. 双向特征金字塔网络(BiFPN)：提出带有快速归一化的双向特征网络，实现简单高效的特征融合
3. 复合缩放方法：使用单一复合缩放因子统一控制骨干网络、特征网络和预测网络的深度、宽度和分辨率

模型家族与性能

EfficientDet模型家族从D0到D7x共8个版本，提供了不同精度与计算复杂度的选择：

从表中可以看出，随着模型规模的增大，精度逐步提升，但计算成本和延迟也随之增加。用户可以根据实际应用场景选择合适的模型版本。

轻量级移动端模型

针对移动设备，EfficientDet还提供了轻量级版本：

这些轻量级模型特别适合在资源受限的移动设备上部署。

模型使用指南

1. 快速安装

pip install -r requirements.txt

2. 模型导出

EfficientDet支持导出多种格式的模型：

python model_inspect.py --runmode=saved_model \
  --model_name=efficientdet-d0 \
  --ckpt_path=efficientdet-d0 \
  --saved_model_dir=savedmodeldir \
  --tensorrt=FP32 \
  --tflite_path=efficientdet-d0.tflite \
  --hparams=voc_config.yaml

执行后会得到：

• SavedModel格式模型
• 冻结图(frozen graph)
• TensorRT优化模型
• TFLite格式模型

3. 性能基准测试

测试网络延迟(仅模型推理部分)：

python model_inspect.py --runmode=bm --model_name=efficientdet-d0

测试端到端延迟(包含图像预处理和后处理)：

python model_inspect.py --runmode=saved_model_benchmark \
  --saved_model_dir=/tmp/benchmark/efficientdet-d0_frozen.pb \
  --model_name=efficientdet-d0 \
  --input_image=testdata/img1.jpg \
  --output_image_dir=/tmp/

4. 图像推理示例

# 导出模型
python model_inspect.py --runmode=saved_model \
  --model_name=efficientdet-d0 \
  --ckpt_path=efficientdet-d0 \
  --hparams="image_size=1920x1280" \
  --saved_model_dir=/tmp/saved_model

# 使用导出模型进行推理
python model_inspect.py --runmode=saved_model_infer \
  --model_name=efficientdet-d0 \
  --saved_model_dir=/tmp/saved_model \
  --input_image=img.png \
  --output_image_dir=/tmp/

5. 视频推理示例

# 导出模型
python model_inspect.py --runmode=saved_model \
  --model_name=efficientdet-d0 \
  --ckpt_path=efficientdet-d0 \
  --saved_model_dir=/tmp/savedmodel \
  --hparams=voc_config.yaml

# 视频推理
python model_inspect.py --runmode=saved_model_video \
  --model_name=efficientdet-d0 \
  --saved_model_dir=/tmp/savedmodel \
  --input_video=input.mov \
  --output_video=output.mov

6. COCO数据集评估

# 准备COCO数据集
python dataset/create_coco_tfrecord.py \
  --image_dir=val2017 \
  --object_annotations_file=annotations/instances_val2017.json \
  --output_file_prefix=tfrecord/val \
  --num_shards=32

# 运行评估
python main.py --mode=eval \
  --model_name=${MODEL} \
  --eval_samples=5000 \
  --val_file_pattern=tfrecord/val* \
  --hparams=voc_config.yaml

技术优势

1. 高效性：相比同类模型，EfficientDet在保持高精度的同时大幅降低了计算成本
2. 可扩展性：通过复合缩放方法，可以方便地生成不同规模的模型
3. 实用性：提供了从轻量级移动端到高性能服务器端的完整解决方案
4. 易用性：支持多种导出格式和部署方式

应用场景

EfficientDet适用于各种需要目标检测的场景，包括但不限于：

• 自动驾驶中的物体识别
• 视频监控系统
• 移动设备上的实时检测
• 工业质检
• 医学图像分析

总结

Google AutoML的EfficientDet系列模型通过创新的网络架构和缩放方法，在目标检测领域实现了精度与效率的突破。无论是研究还是实际应用，EfficientDet都提供了优秀的解决方案。通过本文介绍的使用方法，开发者可以快速将这一先进技术应用到自己的项目中。