一种基于深度学习自动化剪枝的行人检测方法及系统

本发明涉及目标检测技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习自动化剪枝的行人检测方法及系统。方法，包括获取行人图像数据；对获取的行人图像数据进行预处理；构建深度神经网络DNN模型；基于模式剪枝策略对DNN模型进行剪枝；将剪枝后的DNN模型部署到自动驾驶汽车上进行行人检测。与传统剪枝方法相比，所提方案在模型准确度损失极小甚至可部分恢复的同时，显著提升了计算效率及硬件加速兼容性。