【摘 要】
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基于人工设计特征的检测算法检测速度普遍较慢,检测精度也有待提高,已无法满足现今工业生产中的需求。而基于深度学习的检测技术,因其需要大量的计算和存储空间无法在资源受限的设备上部署使用。针对这些问题,引用一种通道剪枝方法实现YOLOv3检测网络的轻量化,得到剪枝模型SlimYOLOv3,并进一步提出将SlimYOLOv3用于工业场景下的实时检测任务。方法通过对通道缩放因子施加L1正则化来增强卷积层的通
【基金项目】
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中国吉林省科学技术计划发展项目(20180201042GX),吉林省预算内基本建设资金资助项目(创新能力建设—高技术产业部分)(2019C054-b),中国吉林省科学技术计划发展项目(20200401090GX)。
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基于人工设计特征的检测算法检测速度普遍较慢,检测精度也有待提高,已无法满足现今工业生产中的需求。而基于深度学习的检测技术,因其需要大量的计算和存储空间无法在资源受限的设备上部署使用。针对这些问题,引用一种通道剪枝方法实现YOLOv3检测网络的轻量化,得到剪枝模型SlimYOLOv3,并进一步提出将SlimYOLOv3用于工业场景下的实时检测任务。方法通过对通道缩放因子施加L1正则化来增强卷积层的通道级稀疏性,并对信息量较小的特征通道进行剪枝,最终获得轻量级的网络模型。与原模型相比,SlimYOLOv
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