公开(公告)号：CN112115837A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010954287.7

申请日：2020-09-11

Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所

Inventor： 张小龙 ,  王鹤 ,  陈彦桥 ,  柴兴华 ,  耿虎军 ,  高峰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于YoloV3和双阈值模型压缩的目标检测方法，属于模型压缩技术领域。其包括：构建目标检测数据集，并划分训练集和测试集；使用YoloV3模型在训练集上面进行训练，将训练好的模型保存为YoloV3_N；使用YoloV3_N对验证集进行测试，将验证结果标记为Result_N；使用YoloV3_N模型在训练集上进行稀疏训练，将训练好的模型保存为YoloV3_S；使用双阈值模型压缩方法对YoloV3_S进行模型压缩，将压缩好的模型保存为YoloV3_C；使用YoloV3_C模型对验证集进行测试，将测试结果标记为Result_C；使用YoloV3_C模型在目标检测数据集上进行微调，将最终的模型保存为YoloV3_F；使用YoloV3_F模型对验证集进行测试，将测试结果标记为Result_F。本发明可以在基本不损失正确率的情况下进行模型压缩，解决机载目标检测部署问题。