基于轻量级深度网络的目标识别方法

摘要

针对资源受限条件下目标识别任务,提出了一种基于轻量化深度网络的目标识别方法。通过优化卷积操作、模型参数压缩、增强特征表达深度等网络结构的优化方法,设计并实现了针对嵌入式平台应用的轻量化网络模型结构,使得深度网络模型在保证精度的条件下,模型参数和运行所需资源的大幅缩减。实验表明,提出的轻量化深度模型较ILSVRC-15冠军提出的基础模型ResNet,在ImageNet-67数据集上,网络模型压缩为基础模型10.2%的条件下仍保持93.5%的目标识别准确率。