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摘要：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，提高检测效率。
主权项：1.一种目标检测模型剪枝方法，其特征在于，所述方法包括：获取待剪枝目标检测模型，所述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；将所述样本图像输入所述待剪枝目标检测模型，得到与所述样本图像对应的每层神经网络的输出特征图；确定与所述样本图像对应的每层神经网络的输出特征图的秩，针对样本图像集中样本图像，计算所述样本图像在相同层神经网络的输出特征图的秩的平均值，针对每一层神经网络，将所述样本图像在所针对层神经网络的输出特征图的秩的平均值，作为所针对层神经网络对应的秩；对所述每层神经网络对应的秩进行排序，根据预设类别数以及排序结果，对所述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，确定与所述每层神经网络对应的剪枝率；根据所述剪枝率，对所述每层神经网络的网络参数进行更新，得到已训练目标检测模型。
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百度查询： 南方电网数字电网研究院股份有限公司 目标检测模型剪枝方法和目标检测方法
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