无锚框目标检测模型通道剪枝方法.pptx
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无锚框目标检测模型通道剪枝方法.pptx
汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWO目标检测模型的发展历程原理:无锚框目标检测模型是一种基于深度学习的目标检测方法,它不需要预先定义目标框,而是通过神经网络自动学习目标框的位置和大小。特点:无锚框目标检测模型具有以下特点:a.灵活性:可以适应不同大小的目标,不需要预先定义目标框。b.准确性:通过神经网络自动学习目标框的位置和大小,提高了检测的准确性。c.效率性:由于不需要预先定义目标框,因此可以减少计算量,提高检测效率。d.通用性:可以应用于各种目标检测任务,如人脸识别、车辆检测等。a.灵
目标检测模型剪枝方法和目标检测方法.pdf
本申请涉及一种目标检测模型剪枝方法和目标检测方法。所述目标检测模型剪枝方法包括:获取待剪枝目标检测模型,待剪枝目标检测模型根据样本图像集中样本图像训练得到;将样本图像输入待剪枝目标检测模型,得到与样本图像对应的每层神经网络的输出特征图;确定输出特征图的秩,根据输出特征图的秩,对待剪枝目标检测模型中每层神经网络进行分类,得到分类结果;根据分类结果,确定与每层神经网络对应的剪枝率;根据剪枝率,对每层神经网络的网络参数进行剪枝,得到已训练目标检测模型。采用本方法能够减少目标检测模型所需要的计算、存储资源,提高检
基于强关联平滑约束的目标检测模型剪枝方法.docx
基于强关联平滑约束的目标检测模型剪枝方法1.内容概要本文档主要介绍了一种基于强关联平滑约束的目标检测模型剪枝方法。我们详细阐述了目标检测模型剪枝的重要性和应用背景,我们分析了现有的目标检测模型剪枝方法的局限性,并提出了一种新的剪枝策略,即基于强关联平滑约束的方法。这种方法通过引入强关联平滑约束条件,实现了对目标检测模型参数的有效剪枝,从而提高了模型的计算效率和检测性能。我们在一个典型的目标检测数据集上进行了实验验证,结果表明所提出的剪枝方法在保持较高检测精度的同时,大幅减少了模型的参数量和计算复杂度。1.
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一种基于对角线网络的无锚框目标检测方法及系统.pdf
本发明提供一种基于对角线网络的无锚框目标检测方法及系统包括:利用沙漏网络提取输入图像深度特征并进行池化操作,据以获取关键点热力图、嵌入特征向量特征图及偏移量特征图;利用对角线网络处理关键点热力图,根据置信度对关键点进行排序,选择前k个置信度的关键点作为目标关键点,得到左上角、右下角及中心点的关键点位置及关键点类别信息;基于Fisher准则,设计嵌入向量学习损失函数进行关键点组合配对训练,利用中心关键点对初步配对结果进一步甄别;利用预测矩形和标注矩形框的对角线中心点的距离、长度、斜率度量损失设计用于目标预测