摘要
本发明属于图像智能处理技术领域,具体涉及一种闪现目标快速捕获方法,所述方法包括:基于YOLOv5的模型结构优化;基于知识蒸馏的轻量化目标检测;基于通道剪枝的目标检测网络压缩三个步骤。有益效果在于:1)可以在保持提取特征能力的基础上,减少模型的计算量和参数量;2)通过师生框架提升小模型的检测能力,增强模型对背景噪声和目标模糊的抵抗力,提高在复杂环境下的目标识别精度。3)提出了通道剪枝的目标检测网络压缩算法。通过对稀疏化后的网络采取通道剪枝策略,实现了压缩网络的宽度,在实现较高检测准确率和召回率的同时,具有较好的实时性。
技术关键词
捕获方法
通道剪枝
蒸馏
背景噪声
高精度定位技术
网络
因子
实时数据处理
图像
教师
模块
微调技术
检测损失
像素
压缩算法
支路
学生
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说话人识别方法
教师
学生
多尺度
轻量化神经网络
可见光图像
煤矿环境
模态特征
特征提取网络
识别方法
社交媒体平台
BERT模型
语义特征提取
数据
融合方法