本文提出了一种基于最新的YOLO的高效、低复杂度和无锚目标检测器框架，满足边缘计算的实时性要求。同时，我们引入了增强型数据扩充技术和混合随机损失函数来提高检测精度和抑制过拟合。受FCOS的启发，我们还提出了一种更轻、更高效的解耦头来提高推理速度精度。我们的基线模型在MS COCO2017和VisDrone2019数据集中均表现优异，并为计算能力较低的设备设计了参数较少的较轻模型。具体分数和性能如图1所示。