【摘 要】
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YOLO提出一种对于目标识别的新的方式,算法以其快速并且较为准确的特点闻名。但是对于嵌入式设备,过大的模型造成对于内存的大量消耗,降低设备的性能。在神经网络上使用深度
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YOLO提出一种对于目标识别的新的方式,算法以其快速并且较为准确的特点闻名。但是对于嵌入式设备,过大的模型造成对于内存的大量消耗,降低设备的性能。在神经网络上使用深度神经压缩方法,可以达到降低内存需求,提高吞吐量的目的。在使用深度神经压缩的基础上,针对YOLO模型使用剪枝、共享权值、哈夫曼编码三个方法进行压缩。改善算法在嵌入式设备和移动设备上的表现。实验证明,相比于未经压缩的模型,压缩后模型的压缩率达到3%,准确率误差-2%,速度提升5倍。
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