一種基于移動端的深度學(xué)習(xí)檢測模型的通用部署方案
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011016237.0 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112132219A | 公開（公告）日 | 2020-12-25 |
| 申請公布號 | CN112132219A | 申請公布日 | 2020-12-25 |
| 分類號 | G06K9/62(2006.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 張崢;李斌 | 申請（專利權(quán)）人 | 天津鋒物科技有限公司 |
| 代理機構(gòu) | 北京市京師律師事務(wù)所 | 代理人 | 天津鋒物科技有限公司 |
| 地址 | 300000天津市天津自貿(mào)試驗區(qū)（空港經(jīng)濟區(qū)）空港國際物流區(qū)第二大街1號312室（天津信至尚商務(wù)秘書有限公司托管第688號） | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于移動端的深度學(xué)習(xí)檢測模型的通用部署方案，包括步驟一：基準網(wǎng)絡(luò)模型裁剪；步驟二：利用基準網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練的值進行模型訓(xùn)練；步驟三：利用ONNX模型將訓(xùn)練模型轉(zhuǎn)換為更適合部署的MNN模型；步驟四：編寫移動端的前向推理過程；步驟五：移動端的前向推理的優(yōu)化；步驟六：結(jié)果的展示與返回；本發(fā)明整合性地將當前所遇到的所有可優(yōu)化問題與部署方案集中在一起；不針對于某些特別的移動設(shè)備，而是面對所有移動終端提出部署方案；優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型和移動端性能，解決了在線模式中網(wǎng)絡(luò)延遲這一不可避免的技術(shù)瓶頸的缺點，同時可以起到對數(shù)據(jù)的隱私保護作用。?? |
