基于自适应阈值的循环剪枝算法
Adaptive threshold-based recurrent pruning algorithm
天津科技大学 电子信息与自动化学院, 天津 300222
摘要
针对YOLO系列目标检测算法中复杂的网络模型和大量冗余参数问题，提出了一种基于自适应阈值的循环剪枝算法：在经过基础训练和稀疏化训练后，进入到自适应阈值剪枝模块，该模块针对缩放因子分布情况，通过缩放因子对通道和卷积层的重要性进行评估，自主学习到一个剪枝阈值，再对网络模型进行剪枝，此过程可以循环进行，并在通道剪枝和层剪枝中应用。该算法中的阈值不是人为设定，而是针对当前网络结构学习获得，通过剪枝获得一个更优的精简模型。算法实验基于YOLOv3在三个数据集上验证，结果表明，该算法对不同数据集、不同网络结构表现出较强的适应性，与传统固定阈值相比，通过自适应阈值剪枝的模型在检测精度、压缩效果、推理速度等方面都取得了更优的效果。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0413
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1467-1471,1477
文章编号: 1001-3695(2022)05-030-1467-05
发布历史
[2021-12-08] 优先出版
[2022-05-05] 印刷出版
引用本文
王以忠, 郭振栋, 房臣, 等. 基于自适应阈值的循环剪枝算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (5): 1467-1471,1477. (Wang Yizhong, Guo Zhendong, Fang Chen, et al. Adaptive threshold-based recurrent pruning algorithm [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (5): 1467-1471,1477. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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