一種應(yīng)用于圖像目標(biāo)檢測(cè)的模型壓縮方法及終端
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202110300622.6 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN112802141B | 公開(kāi)（公告）日 | 2021-08-24 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN112802141B | 申請(qǐng)公布日 | 2021-08-24 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06T9/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 潘成龍;張宇;劉東劍;楊偉強(qiáng) | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 深圳金三立視頻科技股份有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 深圳市博銳專(zhuān)利事務(wù)所 | 代理人 | 歐陽(yáng)燕明 |
| 地址 | 518000廣東省深圳市龍華區(qū)龍華街道清湖社區(qū)雪崗北路306號(hào)勝立工業(yè)園J棟101-5層整棟 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于圖像目標(biāo)檢測(cè)的模型壓縮方法及終端，在預(yù)設(shè)的目標(biāo)檢測(cè)算法中需要剪枝的卷積層后添加獨(dú)立于原卷積網(wǎng)絡(luò)的重要性因子層，并對(duì)每一重要性因子層的重要性因子向量稀疏化，能夠初步去除對(duì)算法模型沒(méi)有重要貢獻(xiàn)的特征；根據(jù)預(yù)設(shè)的剪枝率確定重要性因子參數(shù)的門(mén)限值，根據(jù)門(mén)限值判斷卷積層通道的重要性，并刪除低于門(mén)限值的重要性因子參數(shù)對(duì)應(yīng)的卷積層通道，能夠在不依賴(lài)特定層結(jié)構(gòu)的情況下，對(duì)算法模型進(jìn)行剪枝，并且在目標(biāo)檢測(cè)算法中使用該壓縮方法能夠極大地減少模型體積，降低精度損失；將剪枝后的模型微調(diào)訓(xùn)練至預(yù)設(shè)精度，能夠在壓縮模型的同時(shí)確保模型精度和準(zhǔn)確性，不需要大量的計(jì)算時(shí)間資源的同時(shí)容易實(shí)現(xiàn)和部署。 |
