一种基于模型压缩的目标检测方法

本发明公开了一种基于模型压缩的目标检测方法，包括：1、构建包含目标物体的图像数据集，包括视频采集、视频截帧、图像构建以及物体标注；2、构建基于教师网络和学生网络的目标检测压缩模型；3、构建目标检测损失函数；4、构建总体损失函数，去约束教师检测器和学生检测器的训练；5、构建量化感知训练，对学生检测器进行模型压缩。本发明通过注意力分配，实现了教师检测器和学生检测器知识的跨层关联，借助总体损失函数的约束，实现了教师检测器和学生检测器知识的迁移，大大提升了学生检测器对视频中目标物体的检测能力，采用量化感知训练，实现了学生检测器的模型压缩，大大提升了学生检测器在目标物体检测任务中的运行效率。