用于电力多模态缺陷检测的分层优化剪枝方法，设备及介质

本发明涉及一种用于电力多模态缺陷检测的分层优化剪枝方法，设备及介质，通过采集电力设备缺陷检测中的多模态数据，输入到预训练缺陷检测模型中，分别进行各模态的特征向量提取，基于Hessian矩阵的感知策略，分别得到各模态权重重要度；计算预训练缺陷检测模型中各通道权重的L1范数，评估缺陷检测模型通道重要性，根据L1范数确定冗余通道并剪除，再将权重重要度与预设阈值比较，将权重重要度低于预设阈值的标记为剪枝对象，生成剪枝掩码矩阵，通过剪枝掩码矩阵对预训练缺陷检测模型进行剪枝操作；对剪枝后的模型进行稀疏矩阵表示优化并进行重新训练。与现有技术相比，本发明具有适配性增强、稳定性增强和资源利用率高等优点。