一種應(yīng)用于圖像目標(biāo)檢測的模型壓縮方法及終端

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110300622.6 申請日 -
公開（公告）號 CN112802141B 公開（公告）日 2021-08-24
申請公布號 CN112802141B 申請公布日 2021-08-24
分類號 G06T9/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 潘成龍;張宇;劉東劍;楊偉強(qiáng) 申請（專利權(quán)）人 深圳金三立視頻科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 深圳市博銳專利事務(wù)所 代理人 歐陽燕明
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)明公開了一種應(yīng)用于圖像目標(biāo)檢測的模型壓縮方法及終端，在預(yù)設(shè)的目標(biāo)檢測算法中需要剪枝的卷積層后添加獨立于原卷積網(wǎng)絡(luò)的重要性因子層，并對每一重要性因子層的重要性因子向量稀疏化，能夠初步去除對算法模型沒有重要貢獻(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)的門限值，根據(jù)門限值判斷卷積層通道的重要性，并刪除低于門限值的重要性因子參數(shù)對應(yīng)的卷積層通道，能夠在不依賴特定層結(jié)構(gòu)的情況下，對算法模型進(jìn)行剪枝，并且在目標(biāo)檢測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確保模型精度和準(zhǔn)確性，不需要大量的計算時間資源的同時容易實現(xiàn)和部署。