【摘 要】
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卷积神经网络性能不断提高的同时网络模型也在不断增大,严重制约其在智能手机等移动设备上的部署。针对这一问题,本文旨在网络模型性能损失不大的情况下,最大限度缩短卷积神经网络的计算成本和模型大小。本研究的主要内容如下:针对基于卷积神经网络的图片分类任务,本文提出基于深度可分离卷积和二值化网络的模型压缩加速方法。首先使用深度可分离卷积代替传统的卷积方式,然后对网络进行二值化处理,二值化网络将网络的激活值和
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卷积神经网络性能不断提高的同时网络模型也在不断增大,严重制约其在智能手机等移动设备上的部署。针对这一问题,本文旨在网络模型性能损失不大的情况下,最大限度缩短卷积神经网络的计算成本和模型大小。本研究的主要内容如下:针对基于卷积神经网络的图片分类任务,本文提出基于深度可分离卷积和二值化网络的模型压缩加速方法。首先使用深度可分离卷积代替传统的卷积方式,然后对网络进行二值化处理,二值化网络将网络的激活值和权值限制为+1、-1,可以极大压缩网络模型,减少网络的运算量。为了弥补二值化网络产生的精度损失,采用知识蒸馏方法使用教师网络来引导学生网络训练。本文使用优化后的网络实现图片分类任务,实验结果验证,在精度仅损失2.5%的情况下,模型体积仅为原始模型的1/10,并完成最后在Jetson TX2平台上实现移动端部署。针对基于卷积神经网络的目标检测任务,本文提出网络剪枝和知识蒸馏的网络模型压缩算法。选取典型目标检测网络YOLOv3作为基础网络,通过对网络进行通道剪枝和层剪枝,得到改进后网络YOLOv3-lw。为了减少网络精度损失,使用教师网络YOLOv3对学生网络YOLOv3-lw进行引导训练,通过多次实验确定剪枝幅度,最终网络模型m AP下降仅有3.1%,但模型体积得到大幅压缩,检测速度提高2.5倍。优化后的网络模型部署到Jetson TX2上,系统将使用Tensor RT部署推理,通过层间融合,张量融合以及低精度推理加速网络,使网络模型结构更小,更快,更高效,实现并行加速网络的效果。
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