【摘 要】
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为保证YOLO网络在嵌入式设备上正常运行,需采用剪枝算法精简滤波器以减小网络存储空间和计算量,而现有剪枝算法耗时较长且剪枝精度较低。提出一种基于参数子空间和批量归一化
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701181),广东省自然科学基金(2017A030325430),广州市科技计划项目(201707010070)
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为保证YOLO网络在嵌入式设备上正常运行,需采用剪枝算法精简滤波器以减小网络存储空间和计算量,而现有剪枝算法耗时较长且剪枝精度较低。提出一种基于参数子空间和批量归一化(BN)层缩放因子的双准则剪枝算法。将卷积层滤波器通过k均值聚类得到不同参数子空间,在子空间内使滤波器按权重排序并去除权重较低的滤波器,同时采用BN层缩放因子剪枝算法避免剪枝精度下降。实验结果表明,采用该算法剪枝后的YOLOv3网络在精度不变的情况下,占用的内存减少5/6且计算时间缩短1/3,与PF、CP等剪枝算法相比,该算法在保持较高网络精
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