【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型剪枝，尤其涉及一种目标检测模型剪枝方法。
技术介绍
1、目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，它的任务是在图像中找出所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置，由于物体的外观、形状、姿态以及成像过程中的光照、遮挡等因素的影响，目标检测一直是一个具有挑战性的任务，而目标检测模型通过深度神经网络对图像或视频数据进行特征提取，并在提取的特征上应用分类器和边框回归器来识别和定位物体。
2、模型剪枝是一种优化神经网络模型的技术，通过减少模型中不必要的冗余参数和计算量，以提高模型的推理速度、减少内存占用，并在一定程度上保持模型的准确率，其主要目的是优化神经网络模型，使其更加高效和轻量，通过去除模型中贡献较小或冗余的参数和计算量，可以显著减小模型的大小，提高模型的推理速度和效率，同时尽量保持模型的准确率不降低或降低较少。
3、现有的目标检测模型剪枝方法大都流程复杂，导致对目标检测模型的剪枝效率较低，且剪枝后的模型在精度上也有所不足，无法平衡模型压缩比和精度损失，从而降低了目标检测模型的模型性能，无法有效部署应...
【技术保护点】
1.一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于：所述步骤一中，构建并训练目标检测模型的具体步骤为：先选择一个与目标检测任务相关的数据集，接着对数据集中的数据依次进行图像缩放、数据增强和标注转换预处理，再选择一个与目标检测任务适配的模型架构，随后根据所选模型架构配置模型参数，最后使用预处理后的数据对配置好的模型进行训练，直至模型达到预期准确率。
3.根据权利要求1所述的一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于：所述步骤一中，对目标检测模型进行动态稀疏化处理的具体步骤为：先采用Xa...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于：所述步骤一中，构建并训练目标检测模型的具体步骤为：先选择一个与目标检测任务相关的数据集，接着对数据集中的数据依次进行图像缩放、数据增强和标注转换预处理，再选择一个与目标检测任务适配的模型架构，随后根据所选模型架构配置模型参数，最后使用预处理后的数据对配置好的模型进行训练，直至模型达到预期准确率。
3.根据权利要求1所述的一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于：所述步骤一中，对目标检测模型进行动态稀疏化处理的具体步骤为：先采用xavier初始化方法初始化目标检测模型的权重，再确定目标检测模型的预期稀疏性水平，接着在模型训练过程中定期评估模型的稀疏性，并根据预期稀疏性水平调整模型权重，实现对目标检测模型的动态稀疏化处理。
4.根据权利要求1所述的一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于：所述步骤二中，基于批标准化层缩放因子对目标检测模型进行网络剪枝的具体步骤为：先分析目标检测模型中每个批标准化层的缩放因子，再根据缩放因子的分布确定一个剪枝阀值，接着移除缩放因子小于剪枝阀值的批标准化层输出通道，通过修改批标准化层的输出通道数来实现对模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：刁华彬，王维，刘帅，何越峰，修宇，杨丹，
申请(专利权)人：安徽工程大学，
类型：发明
国别省市：
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