我们推出 YOGA，这是一种基于深度学习的轻量级目标检测模型，可以在低端边缘设备上运行，同时仍能实现有竞争力的准确性。YOGA 架构由一个具有廉价线性变换的两阶段特征学习管道组成，它仅使用传统卷积神经网络所需的一半卷积滤波器来学习特征图。此外，它使用注意力机制在颈部执行多尺度特征融合，而不是传统检测器使用的朴素串联。YOGA 是一种灵活的模型，可以轻松地放大或缩小几个数量级，以适应广泛的硬件限制。