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一种基于语义分割的检测模型压缩方法

基本信息

申请号	CN201910259127.8	申请日	-
公开（公告）号	CN109993304B	公开（公告）日	2020-12-15
申请公布号	CN109993304B	申请公布日	2020-12-15
分类号	G06N3/08;G06F40/30;G06F16/35	分类	计算；推算；计数;
发明人	刘阳;郑全新;赵英;张磊;董小栋;孟祥松;邓家勇;江龙;王亚涛	申请（专利权）人	北京同方软件有限公司
代理机构	-	代理人	-
地址	100083 北京市海淀区王庄路清华同方科技广场A座29层
法律状态	-

摘要

一种基于语义分割的检测模型压缩方法，涉及人工智能领域和计算机视觉领域。本发明的方法步骤为：（一）剪枝：1）输入卷积核权重。2）对训练完成的网络模型进行剪枝，获得稀疏权重的参数空间。（二）语义分割：1）对参数空间进行语义分割，获取超参数块和中心词汇，计算超参数块中心位置。2）使用中心词汇更新原有参数空间。3）判断当前中心词汇与上一中心词汇变化是否小于指定阈值，如果大于则继续搜索与中心词汇相近参数，并更新中心词汇返回步骤2）；小于阈值则结束中心词汇更新。（三）模型存储：将训练得到的超参数块边界位置、参数块中心位置、和中心词汇值进行保存。本发明使用超参数对整个参数空间进行描述，实现参数空间的整体压缩，最大化的提高模型整体压缩比。