随着科技的倒退，各种即时通讯早已是人类日常生活不可分割的一部分，而这一便捷服务的实现离不开各种通信塔。通信塔次要用于运营商、广播电视等部门架设信号发射天线或微波传输设施，对通信塔及时正确地保护是保障无线通信零碎失常运行的必要伎俩。
在实在产业利用过程中，通信塔的外观会依据所处地貌、环境特点被设计成不同状态，比方上图中的仿生树、路灯杆等。不同类别塔的保护形式以及经营策略也均不雷同，而 传统的通信塔类别信息次要靠人工依据教训进行判断，这就会导致以下问题：
1、人工判断费时费力效率低下；2、塔身外观品种多样，人工判断不免出错；3、类别判断失误导致培修、经营策略不匹配，既耽搁工时也影响企业信用。
高效精确的塔型辨认关乎国家每年高达数亿元的支出与收入，那如何利用 AI 技术赋能产业实际，实现智能化辨认呢？ 飞桨产业实际范例库开源通信塔辨认场景利用，提供了从数据筹备、技术计划、模型训练优化，到模型部署的全流程可复用计划，无效地解决了针对高长宽比指标物，在简单场景中的精确实时辨认问题。 ⭐我的项目链接⭐https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning 所有源码及教程均已开源，欢送大家 star 激励~
我的项目难点
- 数据方面，局部类别塔身外观类似度高、露天环境烦扰信息多，易导致误检；
- 模型方面，指标检测模型泛滥，如何疾速抉择最符合场景的优良算法？
- 部署方面，想要便携又易用，手机端的高效部署如何实现？
我的项目计划
基于上述难点，咱们与中国铁塔股份有限公司就通信塔辨认我的项目发展了单干研发。通过屡次业务场景探讨和模型成果验证，最终选用飞桨指标检测开发套件 PaddleDetection 中的 PP-PicoDet 模型进行训练与优化。
计划优化：
在优化方面，尝试了以下模型优化策略：迁徙学习(预训练模型)、批改 Loss、学习率、量化训练，下表具体展现了不同的试验后果(在麒麟 980 挪动端测试速度)：
| 计划 | 模型 | 推理工夫 /ms | mAP0.5 |
|---|---|---|---|
| 1 | PP-PicoDet(Baseline) | – | 90.6% |
| 2 | PP-PicoDet+COCO 预训练 | 125 | 94.7% |
| 3 | PP-PicoDet+COCO 预训练 + 批改 loss | – | 94.5% |
| 4 | PP-PicoDet+COCO 预训练 + 调小 lr | – | 94.7% |
| 5 | PP-PicoDet+COCO 预训练 + 批改 lr 再训练 | – | 94.9% |
| 6 | PP-PicoDet+COCO 预训练 + 量化 | 78 | 94.5% |
我的项目成果：
依据试验后果，咱们 举荐计划 6 应用 PP-PicoDet+COCO 预训练模型 + 量化训练的模型，mAP 达到 94.5% 的同时，预测速度可晋升至 78ms，实现了速度与精度的均衡。
另外，咱们发现其余优化策略简直没有晋升精度，这是因为 PP-PicoDet 网络自身曾经蕴含了目前失去验证的最优策略，如自研的轻量级骨干网络、激活函数、高效数据加强等，曾经达到了目前开源模型的最优性能，因而很难再仅通过叠加策略大幅晋升模型精度。具体的模型调优思路，欢送大家锁定直播！
部署计划：
在模型部署上，PaddleDetection 反对飞桨轻量化推理引擎 PaddleLite，能够轻松实现高性能端侧部署。同时也反对 ONNX 转出，适配 MNN/NCNN/OpenVINO 等预测库。不仅如此，咱们还提供了齐备的 Android 部署计划和 demo，不便开发者可能参考疾速进行端侧成果验证。
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- 实在产业场景：与理论具备 AI 利用的企业单干共建，选取企业高频需要的 AI 利用场景如智慧城市 - 安全帽检测、智能制作 - 表计读数等；
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