【摘 要】
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基于原有YOLOv3模型占用存储空间较大,所需初始化数据集样本和参数较多的问题,本文提出了一种基于YOLOv3的深度学习目标检测压缩模型YOLOv3-ADS.该模型使用拼接、叠加等方法对较少的有代表性的初始数据集进行数据增强,引入了DIoU损失函数,提升了目标检测的准确度.最后,通过稀疏训练和剪枝率阈值设置实现了YOLOv3-ADS模型的压缩处理,减少了模型实现过程中的冗余节点、参数数量和所需存储
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,中国科学院自动化研究所,中国移动信息技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61603083),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N162304009),河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2017303),中国科学院自动化研究所国家重点实验室开放课题项目(20180105).
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基于原有YOLOv3模型占用存储空间较大,所需初始化数据集样本和参数较多的问题,本文提出了一种基于YOLOv3的深度学习目标检测压缩模型YOLOv3-ADS.该模型使用拼接、叠加等方法对较少的有代表性的初始数据集进行数据增强,引入了DIoU损失函数,提升了目标检测的准确度.最后,通过稀疏训练和剪枝率阈值设置实现了YOLOv3-ADS模型的压缩处理,减少了模型实现过程中的冗余节点、参数数量和所需存储空间.实验结果表明,提出的YOLOv3-ADS压缩模型与已有的YOLOv3模型相比,平均精度值(mAP值
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