一种降低空间和通道冗余的轻量化道路检测模型设计方法

本发明属于深度学习目标检测技术领域，公开一种降低空间和通道冗余的轻量化道路检测模型设计方法，包括以下步骤：以卷积神经网络为检测模型的骨干网络，卷积神经网络用于提取输入图像中的特征图；设计训练策略，重构检测头部；优化卷积神经网络，优化卷积神经网络的方法包括：1)通过分离重构方法，构建空间重构单元；2)通过分裂变换的策略，构建通道重构单元；将空间重构和通道重构单元排序整合为卷积块，以卷积块替换卷积神经网络中的标准卷积；解决了现有技术中存在着由于目前检测模型大多依赖NMS后处理而导致推理效率较低的问题，提高了检测模型的推理效率。