摘要
本发明提供了一种面向星载边缘计算的目标检测模型轻量化方法,包括如下步骤:S1、通过采集训练数据集、自监督对比训练与构建通道注意力机制训练出可识别特征缺失目标的图像目标检测模型;S2、对目标检测模型使用图结构抽象神经网络模型、识别并修剪冗余通道从而进行神经网络模型压缩,得到压缩模型;S3、使用对比生成对抗网络和知识蒸馏方法对压缩模型进行模型性能优化,得到轻量化目标检测模型。本发明在压缩模型实现星载边缘计算环境轻量化部署的条件下,保证检测速度和精度,增强特征缺失目标的识别能力。
技术关键词
轻量化方法
生成对抗网络
网络结构
图像
知识蒸馏方法
通道注意力机制
神经网络模型
编码器
代表
剪枝方法
节点
识别特征
边缘计算环境
传播算法
输出特征
冗余
数据
全局平均池化
系统为您推荐了相关专利信息
场图像
识别方法
计算机程序指令
二值化图像
视频流
非接触式温度传感器
电子烟
信息转换设备
伪影
动态
级联超表面
认证方法
衍射成像
傅里叶变换透镜
傅里叶变换算法
三维点云数据
三维模型重建方法
特征点集合
管道内壁形貌
多帧图像数据