基于YOLOv5的自动驾驶实时目标检测优化实战：从模型剪枝到TensorRT部署

摘要

自动驾驶场景对目标检测算法的实时性要求极高，YOLOv5作为经典的单阶段检测器，在精度和速度之间取得了良好平衡。本文针对自动驾驶场景特点，提出了一套完整的YOLOv5实时性优化方案，包括数据增强策略、轻量化骨干网络设计、模型剪枝、量化感知训练以及TensorRT加速部署。实验结果表明，优化后的模型在BDD100K自动驾驶数据集上mAP@0.5达到72.6%，在NVIDIA Xavier AGX平台上推理速度从原始的35FPS提升至128FPS，完全满足自动驾驶实时感知需求。本文提供完整代码实现和工程实践细节。

关键词：YOLOv5；自动驾驶；实时目标检测；模型剪枝；TensorRT；模型量化

一、引言

1.1 自动驾驶感知的挑战

自动驾驶系统对感知模块有着极其严苛的要求：

• 实时性：通常要求检测频率不低于30FPS（毫秒级响应）

• 准确性：漏检和误检可能导致严重安全事故

• 多尺度目标：从远处的行人（仅占几十个像素）到近处的大型车辆

• 复杂环境：光照变化、雨雾天气、遮挡等问题

YOLOv5凭借其端到端的单阶段检测架构，在精度和速度之间取得了优秀的平衡，成为自动驾驶感知任务的常用基线模型。然而，原始YOLOv5在边缘计算设备（如Jetson Xavier、Orin）上难以达到实时要求，需要进行深度优化。