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公开(公告)号：CN119942137A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510034356.5
申请日：2025-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种轻量化目标检测方法、目标检测模型的轻量化方法及装置。本发明使用轻量化特征提取模块PGELAN替换主干网络中的特征提取模块，从而构建出轻量化的目标检测网络，降低模型复杂度，将给定的数据集输入轻量化网络进行基础训练，得到优化后的目标检测模型；对优化后的目标检测模型执行跨层排序的滤波器剪枝，移除冗余的网络连接，再次训练和微调模型，得到轻量化的目标检测模型。本发明能够在保持检测精度的前提下显著减少模型参数量和计算量，从而提高检测帧率。同时，该方法具有良好的适应性，可根据需求适配不同的目标检测算法和数据集，具有较强的泛用性。
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