[发明专利]超小参数量的分割模型的实现方法有效
| 申请号： | 202010045961.X | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111260662B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 程明明;高尚华;谭永强;陆承泽 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 张耀 |
| 地址： | 300350 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 超小参数量的分割模型的实现方法，属于计算机视觉技术领域。本发明利用可同时处理多种尺寸特征图的卷积构建超轻量级的神经网络主干结构，能够在提取多尺度特征信息的同时减少计算量；提出一种特征融合模块将来源于主干网络结构中不同阶段的特征进行融合，以较小的计算成本充分提取不同尺度的特征信息，从而输出具有高分辨率的高质量图像分割结果。为进一步压缩网络参数量，本发明提出一种动态权重衰减辅助的神经网络训练策略，在训练过程中依照当前输入图像产生的特征对不同参数进行不同程度的稀疏化约束；通过剔除训练完成模型中数值为零的参数，可以在保持性能不变的情况下压缩轻量级模型的参数量，从而获取一个具有极低参数量的分割模型。 | ||
| 搜索关键词： | 参数 分割 模型 实现 方法 | ||
【主权项】：
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