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一种Faster-rcnn模型轻量化的目标检测算法 

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申请/专利权人:贵州省邮电规划设计院有限公司

摘要:本发明公开了一种Faster‑rcnn模型轻量化的目标检测算法,涉及目标检测技术领域;为了解决现有技术中目标检测算法适用领域受限的问题;具体包括以下内容:基于Faster‑rcnn模型结构对网络进行优化;使用模型剪枝方法对Faster‑rcnn模型进行参数压缩;训练优化;对网络进行量化处理,提高检测的计算速度;所述网络的优化内容,包括以下步骤:采用残差网络作为主支网络,使用浅层特征和深度特征的融合策略,提高特征表示能力。本发明实现了模型的高效压缩和加速,在保证检测准确率的同时,显著降低了模型复杂度和计算量,使其能够顺利的部署在边缘端的移动设备和嵌入式设备等上,增加设备利用率。

主权项:1.一种Faster-rcnn模型轻量化的目标检测算法,其特征在于,包括以下内容:S1:基于Faster-rcnn模型结构对网络进行优化;S2:使用模型剪枝方法对Faster-rcnn模型进行参数压缩;S3:训练优化;S4:对网络进行量化处理,提高检测的计算速度。

全文数据:

权利要求:

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