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基于模型压缩YOLOv4的弹载图像舰船目标实时检测

         

摘要

根据深度学习目标检测算法YOLOv4弹载平台移植的实时性和轻量化需求,针对YOLOv4网络模型参数冗余导致的储存空间成本高和运算资源占用大等问题,在PC端使用舰船数据集训练模型并对其进行模型压缩。采用L1正则化稀疏训练的方法对预训练模型进行BN层Gamma系数稀疏化,通过剪枝技术在精度下降较少的情况下减少模型参数并压缩模型结构,使用知识蒸馏技术使模型精度进一步回升。实验结果表明,压缩后模型体积减少92%,参数减少91.9%,推理速度提升2倍,实现了高精度实时检测。

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