[发明专利]一种软硬件结合的视觉深度学习模型推理加速方法在审
| 申请号： | 202210817062.6 | 申请日： | 2022-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN115034394A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 刘丹;米金鹏;唐宋;包震伟 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/04;G06N3/08;G06T1/20 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 佘大鹏 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种软硬件结合的视觉深度学习模型推理加速方法，包括：S1、根据视觉任务，训练原始深度学习模型；S2、针对所有网络层，利用权值大小挑选不重要的滤波器；S3、移除当前层不重要滤波器，判断剪枝前后模型精度；S4、进行判断模型精度下降是否明显；S5、机型判断是否所有层处理完毕；S6、进行全局优化网络，计算模型精度；S7、模型部署TensorRT多线程处理。根据本发明，能够运用在任何需要部署到边缘设备的视觉深度学习模型中，在基本保持模型推理精度的同时，有效提升模型的推理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 软硬件 结合 视觉 深度 学习 模型 推理 加速 方法 | ||
【主权项】：
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