【摘 要】
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卷积神经网络作为深度学习领域的重要研究算法之一,其应用范围主要面向目标检测、图像处理等各个领域,并在实践应用中取得了一系列的研究成果。但是,随着研究问题的复杂度增加,目标检测的参数量和计算量也在成倍增长,这对算法运行的平台和硬件提出了很高的要求。对于移动运算平台,由于存在计算资源、实时性等诸多限制,使得卷积神经网络不能很好地在这类平台上进行部署。网络模型的压缩和加速的提出,使得复杂神经网络在小型移
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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卷积神经网络作为深度学习领域的重要研究算法之一,其应用范围主要面向目标检测、图像处理等各个领域,并在实践应用中取得了一系列的研究成果。但是,随着研究问题的复杂度增加,目标检测的参数量和计算量也在成倍增长,这对算法运行的平台和硬件提出了很高的要求。对于移动运算平台,由于存在计算资源、实时性等诸多限制,使得卷积神经网络不能很好地在这类平台上进行部署。网络模型的压缩和加速的提出,使得复杂神经网络在小型移动端设备上的实现成为了可能。为了解决上述问题,提出了针对YOLOv5-Mobile检测模型存在的通道冗余问题,提出了基于通道剪枝和层剪枝算法优化方案。通过对剪枝前后YOLOv5检测模型进行测试,剪枝后的模型推理时间降低了51.17%,但是总体精度损失仅2.71%。结果表明,通过网络剪枝方案可以以较小的精度损失换取模型体积、运算量的降低,为下一步部署到嵌入式终端做好准备。
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