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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明公开了一种目标检测模型的建立方法、应用方法、设备、装置及介质，可用于图像识别领域；所述建立方法包括：获取基础目标检测网络，将基础目标检测网络的普通卷积层替换为深度可分离卷积层，并将多尺度特征融合机制加入至基础目标检测网络，得到初始目标检测模型；获取预设数字图像，并将预设数字图像输入至初始目标检测模型；通过初始目标检测模型的深度可分离卷积层对预设数字图像进行特征提取，输出特征图；通过初始目标检测模型的多尺度特征融合机制对特征图进行目标检测，得到中间目标检测模型；采用NetAdapt算法和剪枝算法对中间目标检测模型进行优化处理，得到最终目标检测模型。本发明能够有效提升嵌入式设备目标检测效率。
主权项：1.一种目标检测模型的建立方法，其特征在于，所述方法包括：获取基础目标检测网络，将所述基础目标检测网络的普通卷积层替换为深度可分离卷积层，并将多尺度特征融合机制加入至所述基础目标检测网络，得到初始目标检测模型；获取预设数字图像，并将所述预设数字图像输入至所述初始目标检测模型；通过所述初始目标检测模型的所述深度可分离卷积层对所述预设数字图像进行特征提取，输出特征图；通过所述初始目标检测模型的所述多尺度特征融合机制对所述特征图进行目标检测，得到中间目标检测模型；采用NetAdapt算法和剪枝算法对所述中间目标检测模型进行优化处理，得到最终目标检测模型；其中，采用剪枝算法对所述中间目标检测模型的网络结构进行优化处理；其中，所述采用NetAdapt算法和剪枝算法对所述中间目标检测模型进行优化处理，得到最终目标检测模型，包括：采用所述NetAdapt算法对一层原初深度可分离卷积网络的卷积核进行优化，得到多个第二深度可分离卷积网络；采用所述NetAdapt算法将一个所述第二深度可分离卷积网络与所述第二深度可分离卷积网络对应的所述原初深度可分离卷积网络进行时延和精度比较，并根据比较结果选择最终深度可分离卷积网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 目标检测模型的建立方法、应用方法、设备、装置及介质
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