[发明专利]一种用于点云目标检测模型的压缩方法有效
| 申请号： | 202010243264.5 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111461212B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李超;孙飞;徐勇军;许建荣 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/778 | 分类号： | G06V10/778;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/082;G06N3/091;G06N3/096 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于点云目标检测模型的压缩方法，具体包括:以原始的点云目标检测模型为教师模型获得学生模型；并用教师模型骨干网络输出的特征矩阵、分类网络输出的软极大值、回归网络输出的前景点生成的检测框分别用于协助训练学生模型的骨干网络、分类网络和回归网络。经本发明处理后的学生模型，其压缩的模型空间及运算量均大幅度小于原网络，保证了模型的压缩率，而对于学生网络的精度弱于教师网络的问题，本专利采用了知识蒸馏的思想，用教师模型辅助训练学生模型提高了学生模型的精度，使得最终提升后的学生模型可以有效的在小存储空间、低运算效率的边缘设备下运行，大大降低了模型对设备的硬件要求，降低了设备成本，提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 目标 检测 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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