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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种低精度损失的图像检测模型压缩方法，包括如下步骤：获取图像数据集、待压缩的学生模型和教师模型；对学生模型进行结构裁剪，得到裁剪后的学生模型；使用训练数据集分别对教师模型和裁剪后的学生模型进行训练，并在训练过程中使用教师模型对裁剪后的学生模型进行知识蒸馏，得到蒸馏后的学生模型；使用测试集分别对裁剪后的学生模型和蒸馏后的学生模型进行测试，并根据测试结果，调整蒸馏后的学生模型的损失函数；当剪枝率满足预设剪枝率时，输出蒸馏后的学生模型，否则，重复步骤S2‑S4。本发明可以有效保证预备部署的学生模型被裁剪到指定剪枝率的同时，相较于未剪枝之前提升剪枝之后的学生模型的精度。
主权项：1.一种低精度损失的图像检测模型压缩方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取图像数据集、待压缩的学生模型和教师模型，所述图像数据集包括训练数据集和测试数据集，所述待压缩的学生模型和所述教师模型应用于所述图像数据集的应用场景；S2、对所述学生模型进行结构裁剪，得到裁剪后的学生模型；S3、使用所述训练数据集分别对所述教师模型和所述裁剪后的学生模型进行训练，并在训练过程中使用所述教师模型对所述裁剪后的学生模型进行知识蒸馏，得到蒸馏后的学生模型；S4、使用所述测试集分别对所述裁剪后的学生模型和所述蒸馏后的学生模型进行测试，并根据测试结果，调整所述蒸馏后的学生模型的损失函数；S5、当剪枝率满足预设剪枝率时，输出所述蒸馏后的学生模型，否则，重复步骤S2-S4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种低精度损失的图像检测模型压缩方法
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