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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于全局质量层级的图像分类器性能评估及搜索方法，包括训练集样本收集阶段，性能评估器离线训练阶段，以及图像分类器搜索及评估阶段。本发明可以直接在目标数据集上根据其数据分布特性及性能要求设计性能评估器，从而搜索得到最优图像分类器，提升了搜索图像分类器的自动化水平；本发明直接利用训练性能评估器时所搜集的分布信息采样图像分类器，简化了自动搜索方法的流程；本发明采用预测性能替代真实性能，降低了评估开销；本发明提出的评估方法可以评估候选图像分类器在目标图像分类任务和指定平台的运行延迟，有效把握图像分类器的性能和质量。
主权项：1.一种基于全局质量层级的图像分类器性能评估及搜索方法，其特征在于，包括：S1、训练集样本收集阶段，具体为：以特定分布的图像数据集作为目标数据集执行目标图像分类任务；从所述目标数据集对应的解空间中均匀采样若干基于卷积神经网络的图像分类器构成训练集，并解析得到图像分类器的属性信息，包括图像分类器构成算子的类型、参数量、每秒浮点运算数，以及算子间连接拓扑；将图像分类器的属性信息进行基于邻接矩阵的编码，将图像分类器属性信息编码作为输入数据；将图像分类器对目标图像分类任务的分类准确率作为任务性能指标，基于所述任务性能指标划分各图像分类器在训练集中的全局质量层级，计算其运行延迟，将全局质量层级及运行延迟作为训练标签；S2、性能评估器离线训练阶段，本阶段的输入数据为S1得到的图像分类器属性信息编码以及可学习的全局质量层级编码，训练标签为S1得到的全局质量层级与运行延迟，输出为训练好的性能评估器，以及对训练集中每个全局质量层级分别进行统计的算子类型、参数量、每秒浮点运算数这三个属性的分布信息；S3、图像分类器搜索及评估阶段，本阶段的输入数据为S2得到的每个全局质量层级的三个属性的分布信息，经过分布选择后进行图像分类器采样，并利用S2中训练好的性能评估器评估采样图像分类器质量并选择最终图像分类器，同时预测其运行延迟。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于全局质量层级的图像分类器性能评估及搜索方法
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