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发明公开
一种基于模型压缩的目标检测方法审中-实审

公开(公告)号：CN118691796A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410792004.1

申请日：2024-06-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 唐俊 , 张冠龙 , 曹紫强 , 张艳 , 鲍文霞

IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于模型压缩的目标检测方法，包括：1、构建包含目标物体的图像数据集，包括视频采集、视频截帧、图像构建以及物体标注；2、构建基于教师网络和学生网络的目标检测压缩模型；3、构建目标检测损失函数；4、构建总体损失函数，去约束教师检测器和学生检测器的训练；5、构建量化感知训练，对学生检测器进行模型压缩。本发明通过注意力分配，实现了教师检测器和学生检测器知识的跨层关联，借助总体损失函数的约束，实现了教师检测器和学生检测器知识的迁移，大大提升了学生检测器对视频中目标物体的检测能力，采用量化感知训练，实现了学生检测器的模型压缩，大大提升了学生检测器在目标物体检测任务中的运行效率。

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