【摘 要】
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针对YOLO系列算法参数量大、算法复杂度高提出一种基于BN(batch normalization)层剪枝方法.该方法先通过对BN层的缩放系数y以及平移系数β添加正则化约束训练,根据BN层参数以及卷积层各通道对网络贡献度等指标设定合适阈值进行剪枝.该方法在基本没有精度损失的前提下对YOLOv4-Tiny模型压缩11倍,计算量减少72％,在CPU和GPU处理器下推理速度分别增快44％和29％.实验结果表明,该剪枝方法能保持模型良好性能的前提下压缩模型,减少参数,降低算法复杂度.
【机 构】
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成都信息工程大学通信工程学院,四川成都610225;气象信息与信号处理四川省高校重点实验室,四川成都610225;中国民用航空总局第二研究所,四川成都610041
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针对YOLO系列算法参数量大、算法复杂度高提出一种基于BN(batch normalization)层剪枝方法.该方法先通过对BN层的缩放系数y以及平移系数β添加正则化约束训练,根据BN层参数以及卷积层各通道对网络贡献度等指标设定合适阈值进行剪枝.该方法在基本没有精度损失的前提下对YOLOv4-Tiny模型压缩11倍,计算量减少72％,在CPU和GPU处理器下推理速度分别增快44％和29％.实验结果表明,该剪枝方法能保持模型良好性能的前提下压缩模型,减少参数,降低算法复杂度.
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