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申请/专利权人：深圳比特微电子科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于剪枝神经网络模型的目标检测跟踪方法，包括：获取待检测连续图像，从所述待检测连续图像中，获取当前图像帧、前一图像帧以及该前一图像帧中被检测目标的热力图，利用训练后的剪枝神经网络模型，对当前图像帧、前一图像帧、以及热力图进行处理，从训练后的剪枝神经网络模型的输出获得当前图像帧中目标中心点位置、帧内目标框偏移位置、目标框尺寸、以及帧间目标框位移预测；基于各当前图像帧中的检测结果，确定目标检测跟踪结果；剪枝神经网络模型以如下方式获得：对于不完全训练的神经网络模型中至少一卷积层，按照各卷积层对应的信息熵所配置的剪枝率，对各卷积层中的滤波器进行滤波器剪枝。本申请大大减少了对计算资源的消耗。
主权项：1.一种基于剪枝神经网络模型的目标检测跟踪方法，其特征在于，该方法包括：获取待检测连续图像，从所述待检测连续图像中，获取当前图像帧、前一图像帧以及该前一图像帧中被检测目标的热力图，其中，热力图用于表征被检测目标的中心点位置信息，利用训练后的剪枝神经网络模型，对所获取的当前图像帧、前一图像帧、以及热力图进行处理，从训练后的剪枝神经网络模型的输出获得当前图像帧中目标中心点位置、帧内目标框偏移位置、目标框尺寸、以及帧间目标框位移预测；基于各当前图像帧中目标中心点位置、帧内目标框偏移位置、目标框尺寸、以及帧间目标框位移预测，确定目标检测跟踪结果；其中，所述剪枝神经网络模型以如下方式获得：对于不完全训练的神经网络模型中至少一卷积层，按照各卷积层对应的信息熵所配置的剪枝率，对各卷积层中的滤波器进行滤波器剪枝，其中，信息熵用于表征卷积层中滤波器的重要性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳比特微电子科技有限公司 一种基于剪枝模型的目标检测跟踪方法、装置
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