剪枝方法

作品数：65被引量：158H指数：6
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边缘资源轻量化需求下深度神经网络双角度并行剪枝方法
《沈阳工业大学学报》2025年第2期250-257,共8页张云翔 高圣溥 
广东省科技攻关项目(20205899R01);中国南方电网有限责任公司创新项目(090000KK52200083);深圳市科技创新委员会科技攻关项目(重2022163)。
【目的】深度神经网络的应用面临庞大的计算需求和存储开销,这已成为限制其在边缘设备上广泛应用的主要瓶颈。边缘设备因受限于有限的计算资源和存储空间,难以高效运行复杂的深度神经网络模型。因此,在保证模型精度的前提下,如何降低深...
关键词：边缘资源 轻量化需求 深度神经网络 双角度并行 剪枝方法 蚁群算法 冗余节点 游离节点 
基于注意力机制和特征相似度的卷积神经网络剪枝方法
《电子制作》2025年第6期57-61,共5页王星宇 李健 
在深度学习领域,高速发展的卷积神经网络带来了复杂的模型结构以及庞大的参数量,这导致了在资源有限的平台上部署模型更具挑战性,然而现有的方法在剪枝力度较大时存在精度下降的问题,为此,本文提出一种基于的注意力和特征相度的剪枝方法...
关键词：通道注意力机制剪枝 特征相似度 卷积神经网络 
基于改进自适应遗传算法的结构化剪枝方法
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》2024年第6期40-49,共10页袁沁 孙闽红 滕旭阳 朱万乾 
国家自然科学基金项目(61906055)。
网络剪枝是当前深度神经网络模型压缩的主要方法之一。针对现有的基于遗传算法的网络剪枝方法效率较低的问题,提出了一种基于改进自适应遗传算法的结构化剪枝方法。首先设计了新的适应度函数,平衡了模型损失值和参数量对最终结果的影响...
关键词：深度学习 模型压缩 网络剪枝 遗传算法 
基于YOLOv8的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法
《轻工科技》2024年第6期111-114,共4页陈梦醒 陈巍 陈国军 郭铁铮 
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(21)1007);南京工程学院高等教育研究课题(2023GJYB22);江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX23_1166)。
YOLOv8作为经典的单阶段目标检测算法,在颈部层能高效融合上下文信息,但面向水下人体边缘不连续的声呐图像目标检测还存在模型参数冗余、计算复杂度高的问题,不能满足端到端的工业部署要求。针对以上问题,本文在YOLOv8原网络结构中引入...
关键词：YOLOv8 水下人体声呐图像 轻量化模型 剪枝方法 
基于相似度感知的深度卷积神经网络剪枝方法
《小型微型计算机系统》2024年第11期2656-2662,共7页程点 郑海斌 陈晋音 
国家自然科学基金项目(62072406)资助;浙江省自然科学基金项目(LDQ23F020001)资助;信息系统安全技术重点实验室基金项目(61421110502)资助.
随着卷积神经网络规模的不断扩大,由于其庞大的计算量和参数量,终端智能设备的部署及发展面临着巨大的挑战,因此如何保持模型精度的同时尽可能地压缩和加速模型至关重要.目前已有工作提出的压缩方法仍然存在压缩算法实现、压缩效果、压...
关键词：卷积神经网络 模型剪枝 模型压缩 通道相似性 
应用感知的深度神经网络剪枝方法
《宇航总体技术》2024年第5期64-73,共10页白学营 陈维常 徐菲 胡健伟 
国家部委基金资助项目。
神经网络模型面临着参数过多、计算负载高和内存开销迅速增长等问题。为了满足各种应用场景和设备的多样性,有必要针对特定应用优化神经网络模型。鉴于此,提出了一种基于应用类别感知的深度神经网络剪枝方法,该方法分析了在卷积神经网...
关键词：卷积神经网络 神经网络优化 应用感知 滤波器剪枝 知识蒸馏 
基于改进MobileNet的废钢识别方法研究
《湖北大学学报（自然科学版）》2024年第5期621-628,共8页官世杰 席晨馨 
城市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室开放基金(CKLURTSIC-KFKT-202006);交通工程应用机器人重庆市工程实验室2020年度开放课题(CELTEAR-KFKT-202003)资助。
为了高效地判别废钢的种类,研究一种基于改进MobileNet的废钢识别方法,首先提出改进的MobileNetV3模型,并在此基础上通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验首先采集了4种不同废钢类型的数据集,并...
关键词：MobileNetV3模型 通道剪枝方法 ResNet152模型 梯度收敛 
基于Winograd算法的3D卷积神经网络权重剪枝方法
《长江信息通信》2024年第8期1-3,17,共4页邹贵 秦子然 吴捷 刘国梁 赵军 王迎雪 林晖 林巍峣 
国家自然科学基金项目(NO.U21B2013)。
针对3D卷积神经网络在资源有限的环境下高计算成本的挑战,文章提出了一种融合Winograd算法和网络剪枝技术的3D卷积神经网络优化方法。首先,将标准3D卷积层替换为效率更高的3D Winograd层,实现对卷积操作的优化。接着,对3D Winograd层的...
关键词：3D卷积神经网络优化 Winograd算法 网络剪枝 
面向煤矿安全监测边缘计算的YOLOv5s剪枝方法被引量：1
《工矿自动化》2024年第7期89-97,共9页陈志文 陈嫒靓霏 唐晓丹 柯浩彬 蒋朝辉 肖菲 
国家自然科学基金项目(62173349);湖南省自然科学基金项目(2022JJ20076);湖南省科技创新计划项目(2022RC1090)。
目前,边缘计算与机器视觉相结合具有较好的煤矿安全监测应用前景,但边缘端存储空间和计算资源有限,高精度的复杂视觉模型难以部署。针对上述问题,提出了一种面向煤矿安全监测边缘端的基于间接和直接重要性评价空间融合(IDESF)的YOLOv5s...
关键词：智慧矿山 煤矿安全监测边缘计算 卷积核剪枝 网络轻量化 直接重要性评价准则 间接重要性评价准则 剪枝率 YOLOv5s 
SAR图像舰船检测的神经网络关联剪枝方法被引量：2
《雷达科学与技术》2024年第3期284-290,299,共8页张丽丽 王贤俊 屈乐乐 刘雨轩 
辽宁省教育厅资助项目(No.LJKZ0174,LJKMZ20220533)。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其具备全天时、全天候的工作特点,使其在海洋环境监测、海洋资源调查和海洋防灾减灾等领域得到了广泛的应用。其中,基于SAR图像的舰船目标检测是SAR图像处理中的重要部分,其在军用和民...
关键词：合成孔径雷达 模型剪枝 目标检测 深度学习 
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