MCAQ-YOLO: Morphological Complexity-Aware Quantization for Efficient Object Detection with Curriculum Learning
作者: Yoonjae Seo, Ermal Elbasani, Jaehong Lee
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-11-17
备注: 9 pages, 2 figures, 7 tables. Preprint
💡 一句话要点
提出MCAQ-YOLO，通过形态复杂度感知量化提升目标检测效率，适用于资源受限场景。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 目标检测 模型量化 形态学分析 课程学习 边缘计算
📋 核心要点
- 现有神经网络量化方法忽略了视觉数据异构的结构和纹理复杂度，采用统一的比特精度，限制了模型效率。
- MCAQ-YOLO通过形态学指标评估局部视觉复杂度，自适应地分配比特精度，并结合课程学习优化量化模型。
- 实验表明，MCAQ-YOLO在精度和效率上优于均匀量化，并在多个数据集上验证了其有效性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种形态复杂度感知的量化框架MCAQ-YOLO，用于高效的目标检测。该框架利用分形维数、纹理熵、梯度方差、边缘密度和轮廓复杂度这五个形态学指标来表征局部视觉形态，并指导空间自适应的比特分配。通过将这些指标与量化敏感性相关联，MCAQ-YOLO根据空间复杂度动态调整比特精度。此外，一种基于课程学习的量化感知训练方案逐步增加量化难度，以稳定优化并加速收敛。实验结果表明，形态复杂度与量化敏感性之间存在很强的相关性，并且MCAQ-YOLO相比于均匀量化实现了更好的检测精度和收敛效率。在安全设备数据集上，MCAQ-YOLO以平均4.2比特和7.6倍的压缩率达到了85.6%的mAP@0.5，比均匀4比特量化高出3.5个百分点，并且每张图像仅引入1.8毫秒的额外运行时间开销。在COCO和Pascal VOC上的交叉数据集验证进一步证实了一致的性能提升，表明形态驱动的空间量化可以提高计算受限、安全关键型视觉识别任务的效率和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有神经网络量化方法通常采用统一的比特精度，忽略了图像不同区域的复杂性差异。这种方法无法充分利用硬件资源，并且可能导致在复杂区域的信息损失，从而影响目标检测的精度。因此，需要一种能够感知图像局部复杂性并自适应调整量化比特数的方法，以在精度和效率之间取得更好的平衡。
核心思路：MCAQ-YOLO的核心思路是利用图像的形态学复杂度来指导量化过程。通过计算图像不同区域的形态学指标，如分形维数、纹理熵等，可以量化局部视觉信息的复杂程度。然后，将这些指标与量化敏感性相关联，即复杂区域分配更高的比特数，简单区域分配更低的比特数。这种自适应的比特分配策略可以在保证精度的前提下，降低模型的整体计算复杂度。
技术框架：MCAQ-YOLO的整体框架包括以下几个主要模块：1) 形态学复杂度评估模块：计算图像不同区域的形态学指标，生成复杂度图。2) 比特分配模块：根据复杂度图，动态调整每个区域的量化比特数。3) 量化模块：使用自适应的比特精度对模型进行量化。4) 课程学习训练模块：采用课程学习策略，逐步增加量化难度，优化量化模型。整个流程首先对输入图像进行形态学分析，然后根据分析结果进行量化，最后通过课程学习进行训练。
关键创新：MCAQ-YOLO的关键创新在于提出了形态复杂度感知的量化方法。与传统的均匀量化方法不同，MCAQ-YOLO能够根据图像的局部复杂性自适应地调整量化比特数。此外，课程学习训练策略也提高了量化模型的稳定性和收敛速度。这种方法能够更好地平衡精度和效率，特别适用于计算资源受限的场景。
关键设计：在形态学复杂度评估模块中，选择了五个形态学指标：分形维数、纹理熵、梯度方差、边缘密度和轮廓复杂度。这些指标能够有效地表征图像的局部视觉信息。在比特分配模块中，使用了一个映射函数将形态学指标映射到量化比特数。在课程学习训练模块中，逐步降低量化比特数，并使用量化感知训练方法优化模型参数。损失函数包括检测损失和量化损失，用于平衡检测精度和量化误差。
📊 实验亮点
MCAQ-YOLO在安全设备数据集上取得了显著的性能提升，在平均4.2比特量化下，mAP@0.5达到了85.6%，比均匀4比特量化高出3.5个百分点，同时压缩率达到7.6倍，并且每张图像仅增加1.8毫秒的额外运行时间。在COCO和Pascal VOC数据集上的交叉验证也表明，MCAQ-YOLO具有良好的泛化能力。
🎯 应用场景
MCAQ-YOLO适用于计算资源受限的安全关键型视觉识别任务，例如无人机巡检、智能监控、自动驾驶等。通过降低模型计算复杂度，可以在边缘设备上部署高性能的目标检测模型，提高系统的实时性和可靠性。该研究的成果还可以应用于其他视觉任务，如图像分类、语义分割等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Most neural network quantization methods apply uniform bit precision across spatial regions, ignoring the heterogeneous structural and textural complexity of visual data. This paper introduces MCAQ-YOLO, a morphological complexity-aware quantization framework for object detection. The framework employs five morphological metrics - fractal dimension, texture entropy, gradient variance, edge density, and contour complexity - to characterize local visual morphology and guide spatially adaptive bit allocation. By correlating these metrics with quantization sensitivity, MCAQ-YOLO dynamically adjusts bit precision according to spatial complexity. In addition, a curriculum-based quantization-aware training scheme progressively increases quantization difficulty to stabilize optimization and accelerate convergence. Experimental results demonstrate a strong correlation between morphological complexity and quantization sensitivity and show that MCAQ-YOLO achieves superior detection accuracy and convergence efficiency compared with uniform quantization. On a safety equipment dataset, MCAQ-YOLO attains 85.6 percent mAP@0.5 with an average of 4.2 bits and a 7.6x compression ratio, yielding 3.5 percentage points higher mAP than uniform 4-bit quantization while introducing only 1.8 ms of additional runtime overhead per image. Cross-dataset validation on COCO and Pascal VOC further confirms consistent performance gains, indicating that morphology-driven spatial quantization can enhance efficiency and robustness for computationally constrained, safety-critical visual recognition tasks.