[发明专利]一种基于模型压缩的边缘端目标检测方法及系统在审
| 申请号： | 202010386287.1 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111582377A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 汝佩哲;李锐;金长新 | 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 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 孙园园 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模型压缩的边缘端目标检测方法及系统，属于深度学习领域，本发明要解决的技术问题为如何在损失较小精度的情况下，减少模型体积并加快模型运行速度，确保模型能够顺利部署在边缘端设备，采用的技术方案为：该方法是以SSD网络为框架建立模型，使用MobileNet作为骨干网络提取图像特征，再使用Depth‑wiseClassification Layer作为分类层对图像类别进行分类，最后将压缩后的模型部署在边缘端设备上；具体如下：建立模型：从目标检测图像数据中获取图像信息并建立模型；训练模型并对模型中的图像进行分类：使用SSD网络训练模型，并使用Depth‑wise Classification Layer作为分类层对图像类别进行分类；压缩模型：将训练好的模型进行压缩；部署边缘端设备：将压缩后的模型部署到边缘端设备。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 压缩 边缘 目标 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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