[发明专利]一种基于深度学习的目标检测YOLOv3的模型优化算法在审
| 申请号： | 202010568883.1 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN112001477A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 李宋顺;周俊玮;杜振华;华宇浩;王建宇;汤徐星;何新 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学;江苏慧宇诚智能装备研究院有限公司;南京荣新智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 | 代理人： | 张铁兰 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的目标检测YOLOv3的模型优化算法，包括：采用K‑means++聚类算法重新设置合适商品数据集的Anchor box；对目标检测YOLOv3的模型进行一般训练和稀疏化训练；将YOLOv3稀疏化后的最终模型作为基准，叠加使用通道剪枝和层剪枝进行双重剪枝，修剪不重要的特征通道和层；对剪枝后的模型进行微调，根据mAP曲线图取较好效果的值，对得到的值再次进行评估。本发明提供的基于深度学习的目标检测YOLOv3的模型优化算法，通过K‑means++改善算法的聚类效果；采用层剪枝和通道剪枝相结合的双重剪枝来进行网络剪枝，以提高算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 目标 检测 yolov3 模型 优化 算法 | ||
【主权项】：
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