公开(公告)号：CN117809037A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311869652.4

申请日：2023-12-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 程建 ,  邓昌健 ,  夏子瀛 ,  安泽宇 ,  张睿宇

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/17 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种无人机图像语义分割网络参数预裁剪方法，属于深度学习神经网络技术领域。本发明包括：采集无人机图像并做像素级类别标注，对原始样本集进行预处理并生成数据集；构建损失不随参数尺度变化的图像语义分割卷积神经网络并完成网络参数初始化；定义语义分割损失函数并计算损失表面的初始锐度；评估参数裁剪对初始锐度的影响并构建网络参数预裁剪的显著性指标；根据目标稀疏率和显著性指标裁剪网络参数；在训练集上优化更新裁剪后的子网络，获得最终的无人机语义分割网络模型。本发明在不需要网络训练的前提下对参数初始化后的模型进行参数裁剪，极大提高了语义分割网络模型的裁剪效率，并减小了参数裁剪对子网络的泛化性能的影响。