《表2 金字塔池化模块的计算量》

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《结合金字塔池化模块的YOLOv2的井下行人检测》

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接着分析YOLOv2＿PPM网络的计算量问题。YOLOv2＿PPM网络相对于YOLOv2网络增加了金字塔池化模块的计算。金字塔池化模块的计算量主要来自于卷积层。当卷积层的输入特征图为xi∈?ni×hi×wi，其中ni为通道数，hi和wi分为高和宽。卷积层的通道数为ni+1，卷积核为k×k。则经过该卷积层后的输出特征图为xi+1∈?ni+1×hi+1×wi+1。此时，卷积层的参数为ni+1nik2，卷积层的计算量为ni+1nik2hi+1wi+1。由此，可以得出，卷积层的计算量与输出特征图的维度以及高和宽成正比。由表1得，YOLOv2的计算量为1.432 6×1010次。因为YOLOv2＿PPM将YOLOv2的最后一层的参数125×（1 024×1×1）改为1 024×（1 024×1×1），所以增加的计算量为0.015 6×1010次。由于金子塔池化模块降低了特征图的大小，并且其中的卷积层使特征图的维度降低为输入通道数的1/4，因此金字塔池化模块引入的计算量很少，见表2，金字塔池化模块的计算量为0.081 2×1010次。因此YOLOv2＿PPM比YOLOv2增加了0.096 8×1010次，增加的运算量为YOLOv2的1/15，对YOLOv2的实时检测速度没有过多的影响。在3.3节中对YOLOv2和YOLOv2＿PPM的速度进行对比，后者仅比前者慢了3帧/s，减少的速度为前者的1/14。