[发明专利]模型压缩方法、图像处理方法及相关装置

说明书

本申请实施例提供一种模型压缩、图像处理方法方法及相关装置，所述模型压缩方法包括：根据待训练数据的特征参数，确定出第一参数集合；根据所述第一参数集合对初始训练模型进行调整，得到参考训练模型，所述参考训练模型的运算量小于所述初始训练模型；获取第二参数集合；根据所述第二参数集合对所述参考训练模型进行压缩，得到目标训练模型，所述目标训练模型的精度与所述参考训练模型的精度属于预设精度范围，能够提网络模型应用时的适用性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种模型压缩方法、图像处理方法及相关装置。

背景技术

随着人工智能技术发展，以及人工智能技术在计算机视觉上的重大突破，很多行业都应用深度学习技术在摄像头采集的数据上进行感知检测识别。在特定的应用场景中，例如自动驾驶领域，感知算法尤其重要，作为车辆的“眼睛”，需要准确高效感知周边环境物体，然后传递给后续决策模块做相关动作。而对于在汽车上应用人工智能技术这块，应用真实大车进行实验显然危险且不合实际，所以需要研发基于嵌入式平台的自动驾驶小车进行各种实验，成本低且安全，这对于人工智能技术在自动驾驶领域的应用以及实践，都有较高的实用性。

然而，基于嵌入式平台的自动驾驶小车感知算法的研发部署时，由于其自身的计算能力和存储空间较小，导致了现有的网络模型在进行应用时的适用性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种模型压缩方法、图像处理方法及相关装置。

本申请实施例的第一方面提供了一种模型压缩方法，所述方法包括：

根据待训练数据的特征参数，确定出第一参数集合；

根据所述第一参数集合对初始训练模型进行调整，得到参考训练模型，所述参考训练模型的运算量小于所述初始训练模型；

获取第二参数集合；

根据所述第二参数集合对所述参考训练模型进行压缩，得到目标训练模型，所述目标训练模型的精度与所述参考训练模型的精度属于预设精度范围。

本公开实施例中，通过第一参数集合对初始训练模型进行调整，得到参考训练模型，根据获取的第二参数集合对参考训练模型进行压缩，得到目标训练模型，能够通过参数集合对参考训练模型进行压缩，减少了模型的大小，从而可以将训练模型应用于资源更小的设备，提升了训练模型应用时的实用性。

结合第一方面，在一个可能的实施方式中，所述第一参数集合包括第一子参数和第二子参数，所述特征参数包括宽高比分布和面积分布，所述根据待训练数据的特征参数，确定出第一参数集合，包括：

根据所述面积分布确定出所述第一子参数；

根据所述宽高比分布，确定出所述第二子参数。

本公开实施例中，通过面积分布和宽高比分布，确定出第一子参数和第二子参数，面积分布和宽高比分布可以准确的反映出数据的特征，可以提升确定第一参数集合时的准确性。

结合第一方面，在一个可能的实施方式中，所述根据所述面积分布确定出所述第一子参数，包括：

将所述面积分布划分为M段，M为正整数；

获取所述M段中的每一段的均值；

根据所述均值确定出所述第一子参数。

结合第一方面，在一个可能的实施方式中，所述根据所述宽高比分布，确定出所述第二子参数，包括：

将所述宽高比分布划分为N段，N为正整数；

获取所述N段中的每一段的均值；

将所述均值确定为所述第二子参数。