一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法技术

本发明专利技术公开一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法，首先通过模型参数映射方法，将预训练好的种子神经网络模型的模型参数直接映射至新种群中的个体，作为新个体的预训练权值，提高了每个个体的收敛速度，进而提高了整个神经网络架构搜索算法的搜索效率，其次，本发明专利技术开发了一种进化神经网络架构搜索算法，可以基于给定的任务目标检测数据集，定制主干网络模型结构，进而自适应的设计目标检测模型，有效的提高了主干网络的特征提取能力，进而提高目标检测模型的检测能力。进而提高目标检测模型的检测能力。进而提高目标检测模型的检测能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法


[0001]本专利技术涉及目标检测模型设计及优化技术，特别涉及一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法。

技术介绍

[0002]深度神经网络在计算机视觉任务中取得了十分优秀的表现。其中，目标检测任务在各种现实场景中有十分广泛的应用，如自动驾驶，人脸关键点检测、全场景智能监控系统等。目前，主流的基于深度学习的目标检测算法主要有两步：首先通过主干网络结构从输入的图像中提取关键的特征信息，之后根据提取的特征信息生成检测框，通过对目标检测模型的训练，使得检测框尽可能贴合待检测目标。因为，主干网络的特征提取能力至关重要，对目标检测模型的性能有着极大的影响。目前先进的目标检测模型通常使用由人类专家设计的图像分类模型作为主干网络。
[0003]然而，图像分类模型通常是针对图像分类任务定制设计。由于图像分类任务更加倾向于判断图片中的信息是什么，关注全局信息，其输入为一张图像，输出为一个标签/类别，代表着这张图的分类，因此分类任务的输出是结构化的，有且仅有一个标签。目标检测的输出是图像中的所有目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，给定带有标签的目标检测数据集，将该数据集划分为训练数据集D
train
，验证数据集D
val
和测试数据集D
test
，将训练数据集D
train
平均随机分为两份，分别为：D
train1
，D
train2
；步骤S2，定义种子目标检测网络，定义搜索空间和编码方案；步骤S3，构建基于目标检测的进化神经网络架构搜索算法；步骤S4，将步骤S3中输出的最优个体，解码为对应的神经网络，作为RetinaNet的主干网络，得到目标检测模型RetinaNet
‑
nas，基于数据集D
train
对该网络结构进行完整训练直至模型收敛。2.根据权利要求1所述的一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法，其特征在于，所述的定义种子目标检测网络，定义搜索空间和编码方案，具体步骤为：步骤S2
‑
1，选择mobilenet v2作为种子网络，并使用imagenet数据集对种子网络预训练，直至种子网络收敛。步骤S2
‑
2，将mobilenet v2种子网络作为RetinaNet目标检测框架的主干网络，并基于训练集D
train1
进行训练，直至收敛，得到种子目标检测网络mobilenet v2
‑
RetinaNet。步骤S2
‑
3，使用mobilenet v2网络作为模板神经网络架构，利用进化算法重新设计mobilenet v2的bottleneck
‑
2、bottleneck
‑
3、bottleneck
‑
4、bottleneck
‑
5、bottleneck
‑
6五个模块的结构，其中包括bottleneck中的卷积层的卷积核(k)大小，共包含3个可选值k＝{3，5，7}和bottleneck结构的通道扩展倍率t，共包含3个可选值t＝{1，4，6}。因此，扩展率参数t和卷积核参数k共有9种组合，分别由整数1，2，3，4，5，6，7，8，9编码表示。此外，每个bottleneck模块需重复堆叠m次，且m为整数，取值为2或3或4，bottleneck
‑
2模块组为子网络模块1，bottleneck
‑
3组为子网络模块2，bottleneck
‑
4组为子网络模块3，bottleneck
‑
5组为子网络模块4，bottleneck
‑
6组为子网络模块5，每个子网络模块需使用4位整数编码，skip层表示跳过连接，由整数0编码，一个mobilenet v2主干网络结构可以编码为20位整数基因序列。3.根据权利要求1所述的一种基于模型参数映射的自适应目标检测模型构建方法，其特征在于，所述构建基于目标检测的进化神经网络架构搜索算法，具体步骤为：步骤S3
‑
1，算法初始化，定于初始化种群规模M、交叉概率Pc、变异概率Pm、最大进化代数G；步骤S3
‑
2，基于步骤S2
‑
3定义的编码方案，初始化M条染色体，作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：金耀初，张浩宇，沈修平，
申请(专利权)人：上海悠络客电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：