摘要
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种轻量化目标检测方法、目标检测模型的轻量化方法及装置。本发明使用轻量化特征提取模块PGELAN替换主干网络中的特征提取模块,从而构建出轻量化的目标检测网络,降低模型复杂度,将给定的数据集输入轻量化网络进行基础训练,得到优化后的目标检测模型;对优化后的目标检测模型执行跨层排序的滤波器剪枝,移除冗余的网络连接,再次训练和微调模型,得到轻量化的目标检测模型。本发明能够在保持检测精度的前提下显著减少模型参数量和计算量,从而提高检测帧率。同时,该方法具有良好的适应性,可根据需求适配不同的目标检测算法和数据集,具有较强的泛用性。
技术关键词
卷积模块
滤波器
特征提取模块
轻量化方法
图像
网络
通道
处理单元
参数
计算机视觉
对象
复杂度
冗余
比率
数据
算法
精度
系统为您推荐了相关专利信息
机器人环境感知
多传感器融合
点云
坐标系
时间同步
实时分割方法
特征提取模块
通道注意力机制
解码模块
编码模块