融合剪枝与量化的目标检测网络压缩方法
Computer Engineering and Applications（2022）
Abstract
针对目标检测网络参数量冗余、模型复杂、推理速度缓慢以及难以部署在资源受限的嵌入式设备等问题,提出一种融合剪枝与量化的目标检测网络压缩方法.首先对目标检测网络模型进行稀疏化训练得到缩放因子,并根据缩放因子的分布计算卷积层中通道重要性的占比,根据缩放因子计算动态阈值将对网络模型贡献小的卷积层剪除.然后通过均匀映射的方式将32位浮点型数据量化成8位整型数据,减少网络计算量的同时压缩网络模型的大小.最后采用YOLO系列目标检测网络对行人与车辆数据集、Hands数据集和VOC2012数据集进行压缩方法验证.实验表明,目标检测网络经过动态阈值剪枝和均匀映射量化后在精度损失4％的前提下,将网络模型从234 MB压缩至10 MB以内,检测速度提升5倍,有效解决了部署应用难的问题.
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