[发明专利]一种基于GAN模型的SSD目标检测模型压缩方法、设备及介质在审

专利信息
申请号: 202110217511.9 申请日: 2021-02-26
公开(公告)号: CN113011470A 公开(公告)日: 2021-06-22
发明(设计)人: 孙善宝;罗清彩;于玲;张鑫 申请(专利权)人: 济南浪潮高新科技投资发展有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/02
代理公司: 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 代理人: 董延丽
地址: 250100 山东省济南*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 gan 模型 ssd 目标 检测 压缩 方法 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种基于GAN模型的SSD目标检测模型压缩方法,其特征在于,所述方法包括:

获取未压缩的SSD目标检测模型的模型结构和模型参数、预先设定的SSD目标检测模型的模型压缩生成条件;

根据所述未压缩的SSD目标检测模型的模型结构和模型参数、以及所述模型压缩生成条件,通过所述GAN模型的生成器,得到第一SSD压缩模型结构;

基于所述第一SSD压缩模型结构,根据获取的目标检测数据集,进行模型训练,得到第一SSD压缩模型;

获取预先设置的第二SSD压缩模型以及相应的第二SSD压缩模型结构;其中,所述第二SSD压缩模型为通过其他方法预先生成的所述SSD目标检测模型的压缩模型;

通过所述GAN模型的模型结构辨别器,确定所述第一SSD压缩模型结构与所述第二SSD压缩模型结构之间的模型结构相似度;

通过所述GAN模型的模型辨别器,确定所述第一SSD压缩模型与所述第二SSD压缩模型之间的模型相似度;

根据所述模型结构相似度以及所述模型相似度,得到对所述第一SSD压缩模型的压缩评价结果;

在压缩评价结果未满足所述模型压缩生成条件的情况下,交替训练所述GAN模型的生成器和辨别器,确定所述压缩评价结果满足所述模型压缩生成条件,得到目标SSD压缩模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述未压缩的SSD目标检测模型的模型结构和模型参数、以及所述模型压缩生成条件,通过所述GAN模型的生成器,得到第一SSD压缩模型结构,具体包括:

基于所述模型参数,通过模型参数特征提取器,获得所述模型参数特征提取器提取到的所述未压缩的SSD目标检测模型的参数特征;

根据所述未压缩的SSD目标检测模型的模型结构和参数特征、以及所述模型压缩生成条件,通过所述GAN模型的生成器,得到第一SSD压缩模型结构。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述未压缩的SSD目标检测模型的模型结构和参数特征、以及所述模型压缩生成条件,通过所述GAN模型的生成器,得到第一SSD压缩模型结构,具体包括:

基于所述模型结构,通过模型结构特征提取器,获得所述模型结构特征提取器提取到的所述未压缩的SSD目标检测模型的结构特征;

根据所述参数特征和所述结构特征,通过模型结构特征提取器,得到所述未压缩的SSD目标检测模型的结构向量序列;

根据所述结构向量序列和所述模型压缩生成条件,通过所述GAN模型的压缩模型结构生成器,得到第一SSD压缩模型结构。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述模型压缩生成条件,至少包括:参数的数量、压缩率、准确率以及随机变量。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取未压缩的SSD目标检测模型的模型结构和模型参数之前,所述方法还包括:

收集实际业务应用场景下的相关数据,形成所述目标检测数据集;

基于所述未压缩的SSD目标检测模型,根据所述目标检测数据集,对所述未压缩的SSD目标检测模型进行测试,确定所述未压缩的SSD目标检测模型的准确度;

在所述未压缩的SSD目标检测模型的准确度小于预设阈值的情况下,根据所述目标检测数据集的目标检测数据对所述未压缩的SSD目标检测模型进行重训练,直至重训练后的所述未压缩的SSD目标检测模型的准确度大于相应的预设阈值。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述交替训练所述GAN模型的生成器和辨别器,具体包括:

固定所述辨别器,更新所述生成器的参数;或者

固定所述生成器的参数,训练所述辨别器。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述压缩评价结果满足所述模型压缩生成条件,具体包括:

确定所述压缩评价结果满足所述模型压缩生成条件中压缩率和准确率的要求,所述压缩率对应于所述模型结构相似度,所述准确率对应于所述模型相似度。

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