[发明专利]轻量化的残差神经网络模型在审
| 申请号： | 202210873747.2 | 申请日： | 2022-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN115131579A | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 倪水平;马新良;朱明甫;邓立恒;武志强;朱智丹;李炳伸 | 申请（专利权）人： | 河南垂天科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京信宇创知识产权代理事务所(普通合伙) 16121 | 代理人： | 程丹 |
| 地址： | 458000 河南省鹤壁市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种轻量化的残差神经网络模型，包括：输入模块，用于对输入特征图进行预处理以得到中间特征图；特征提取模块，与输入模块连接，用于将中间特征图转换为特征提取图；其中，特征提取模块包括依次连接的多个残差块，通过设置多个残差块中的每一个残差块的主分支上的各卷积层及对应的卷积方式和/或多个残差块的每一个残差块的捷径分支上的卷积层及卷积方式，以使中间特征图在转换为特征提取图时降低卷积过程中的参数量；及输出模块，与特征提取模块连接，用于对特征提取图进行处理以得到输出特征图。本申请的轻量化的残差神经网络模型既能降低参数总量，经过自蒸馏训练后又能保持与原残差神经网络相近的性能，可应用融合、重建等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 神经网络 模型 | ||
【主权项】：
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