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国内刊号：31-1289/TP
国际刊号：1000-3428
发布日期:
作者：杨民杰, 梁亚玲, 杜明辉
单位：华南理工大学 电子与信息学院, 广州 510641
关键词：模型压缩,剪枝,目标检测,均值聚类,缩放因子
基金：国家自然科学基金（61701181）；广东省自然科学基金（2017A030325430）；广州市科技计划项目（201707010070）。
为保证YOLO网络在嵌入式设备上正常运行，需采用剪枝算法精简滤波器以减小网络存储空间和计算量，而现有剪枝算法耗时较长且剪枝精度较低。提出一种基于参数子空间和批量归一化（BN）层缩放因子的双准则剪枝算法。将卷积层滤波器通过k均值聚类得到不同参数子空间，在子空间内使滤波器按权重排序并去除权重较低的滤波器，同时采用BN层缩放因子剪枝算法避免剪枝精度下降。实验结果表明，采用该算法剪枝后的YOLOv3网络在精度不变的情况下，占用的内存减少5/6且计算时间缩短1/3，与PF、CP等剪枝算法相比，该算法在保持较高网络精度的情况下计算量更少。
来源：2021年第2期
《计算机工程》期刊编辑部
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