[发明专利]姿态检测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811426838.1 | 申请日： | 2018-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN109523017B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 项伟;王毅峰;黄秋实 | 申请（专利权）人： | 广州市百果园信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/082;G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 511442 广东省广州市番禺区南村镇万博*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了姿态检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：确定待压缩神经网络模型各卷积层中卷积核的重要度；根据最小重要度的卷积核对待压缩神经网络模型剪枝，得到神经网络模型；判断神经网络模型是否符合压缩终止条件；若所述神经网络模型符合压缩终止条件，则将所述神经网络模型作为目标深度神经网络；若所述神经网络模型不符合压缩终止条件，则重复将所述神经网络模型作为待压缩神经网络模型剪枝的操作。利用该方法，有效提高了深度神经网络模型在嵌入式平台上的运行效率，同时也精简了深度神经网络模型的存储空间，进而也提高了依赖深度神经网络模型的应用产品的用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 姿态 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种深度神经网络的压缩方法，其特征在于，包括：确定待压缩神经网络模型各卷积层中卷积核的重要度；根据最小重要度的卷积核对待压缩神经网络模型剪枝，得到神经网络模型；判断神经网络模型是否符合压缩终止条件；若所述神经网络模型符合压缩终止条件，则将所述神经网络模型作为目标深度神经网络；若所述神经网络模型不符合压缩终止条件，则重复将所述神经网络模型作为待压缩神经网络模型剪枝的操作。
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