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公开(公告)号：CN112699958A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110031167.4
申请日：2021-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于剪枝和知识蒸馏的目标检测模型压缩与加速方法，属于计算机视觉领域。该方法包括：S1，对目标检测模型进行改进，采用Mobilenetv2网络作为主干网。将除主干网的其他卷积改为深度可分离卷积；S2，对改进后的目标检测模型采用剪枝方法减少模型的体积和计算量。在VOC数据集上，对模型进行基础训练；对模型中BN层的γ参数L1正则化，完成稀疏训练；根据压缩比，对稀疏训练后的模型进行通道剪枝；对各层的γ均值排序完成层剪枝，得到剪枝后的模型；S3，对剪枝后的模型，采用改进的知识蒸馏方法恢复模型的精度。得到压缩后的模型。本发明在保证模型的精度几乎没有损失的情况下，模型的体积大幅减少，降低模型部署在嵌入式设备或移动设备的难度，具有较高的应用价值。
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