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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要：本发明设计了一种资源受限条件下民航飞机四舱异常检测方法。该方法将模型轻量化部署与模型选择结合，通过轻量化形成备选模型。提取模型输入数据的特征训练模型选择器，通过堆叠多个轻量化的模型，通过模型选择器选择当前输入数据、时延目标下的最佳模型，达到有效避免轻量化导致的精度下降的同时优化推理速度的效果；该方法以轻量级方式表征并行模型推理负载的性能变化，作为资源配置策略的基础。通过对计算资源的主动感知，联合输入数据特征，优化调整模型选择、GPU资源分配和批次大小设置，形成对计算资源自适应的模型动态部署优化策略，满足在嵌入式设备资源受限情况下的合理部署。
主权项：1.一种轻量化备选模型自适应选择算法，其特征在于包括如下步骤：A1使用剪枝、量化等模型轻量化方法对目标模型MB进行压缩，得到轻量化模型MS；B1将步骤A1所述体积不同的两个模型MB、MS进行前向推理，形成mAP表现数据；C1将步骤B1所述mAP表现数据作为每张图片的标签，构成即将训练的预测模型的训练数据集；D1利用多任务学习构建预测模型，为每一组大小模型MB、MS构建一个对应的预测模型；E1将步骤D1所述预测模型作为建立选择算法的前置步骤，预测模型输出为输入图片对于每个候选模型的mAP，对于候选模型为小与大两个模型的情况，mAP分别为mAPs、mAPb；F1设立阈值λ，当步骤E1所述mAPb-mAPs＞λ时，认为大模型对于此特定输入具有更好的表现，反之以可接受的精度损失为代价选择小模型作为最佳推理模型，其中λ值可从步骤E1训练所用的数据集中计算优化出最佳值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种资源受限条件下民航飞机四舱异常检测方法
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