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专利
 名称： |
一种基于深度卷积神经网络的快速目标检测方法 |
| 作者： |
王蒙,李威 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
201910594388.5 |
| 申请日/受理日： |
2019-07-03 |
| 公告日： |
2019-10-18 |
| 授权日： |
2022-10-11 |
| 简介： |
本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的快速目标检测方法。首先通过构造基本的SSD检测模型，将预处理的数据进行训练，得到一个原始训练模型。然后，通过卷积核重要性的度量，采取卷积核剪枝策略，去除不重要的卷积核，精简检测模型中的特征提取网络，并得到压缩模型。具体来讲，通过使得对第i+1层的通道子集构成的输入与第i+1层的输出尽可能相近，从而可以去除第i+1层输入的其他通道，并进而去除第i层中相应的卷积核，从而实现对模型卷积核的剪枝。每去除一个卷积层，然后对压缩模型进行微调，以恢复检测模型精度。当所有卷积层剪枝完毕后，得到最终的压缩检测模型。本发明通过模型压缩，使得模型可以在移动端部署，同时提升检测速度，并保持检测精度。 |
