【摘 要】
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卷积神经网络已无处不在,其应用范围从计算机视觉到语音识别、自然语言处理。卷积神经网络需要大量计算,占用大量内存,难以在嵌入式系统上部署,其使用受到极大限制。本文以目
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卷积神经网络已无处不在,其应用范围从计算机视觉到语音识别、自然语言处理。卷积神经网络需要大量计算,占用大量内存,难以在嵌入式系统上部署,其使用受到极大限制。本文以目标检测算法为例,提出了一套模型压缩方法,使得压缩后的模型可以在嵌入式端完成实时检测。由于主要压缩策略都是针对卷积层进行的,可以推广到大量使用卷积层的其他机器视觉算法中。首先,本文对含有大量参数和计算的卷积层,使用深度可分解卷积进行替换,该方法在保证模型检测精度的前提下极大地减少了模型的参数数量和计算量。其次,提出了一种自适应步长的动态剪枝方法,该方法可根据各层的敏感程度,动态确定剪枝步长及顺序,极大提高剪枝效率。并且将剪枝后的结构重新训练,有更好的精度提高。最后,在异构计算平台ZCU102上模拟了各层的运算时间,提出了针对不同平台的模型压缩策略。实验表明,使用本文压缩方法的目标检测算法在PASCAL VOC数据集上表现良好:模型由YOLOv3-tiny的33.26M压缩为9.7M,最终的mAP由54提高到58。在TX2嵌入式平台上,FPS由7.23提升至9.56,基本达到了实时检测的要求。因此本文提出的模型压缩方法可以有效解决在嵌入式端部署实时目标检测算法的问题,并且可以被推广到其他拥有大量卷积层的机器视觉算法中。
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