[发明专利]一种U-net模型的轻量化方法及装置在审
| 申请号： | 202210283262.8 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114611674A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 邢志伟;杨飞宇 | 申请（专利权）人： | 奥比中光科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/136 |
| 代理公司： | 深圳汉世知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44578 | 代理人： | 冷仔 |
| 地址： | 518063 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 net 模型 量化 方法 装置 | ||
1.一种U-net模型的轻量化方法，其特征在于，包括：
获取U-net模型；
在所述U-net模型中增加预裁剪因子层，得到第一模型；
利用第一样本数据训练所述第一模型得到第二模型；
对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型。
2.如权利要求1所述的轻量化方法，其特征在于，所述在所述U-net模型中增加预裁剪因子层，得到第一模型，包括：
在所述U-net模型的编码器中各卷积模块的第一个卷积单元后面增加预裁剪因子层，得到第一模型。
3.如权利要求1或2所述的轻量化方法，其特征在于，在所述利用第一样本数据训练所述第一模型得到第二模型的反向传播过程中，利用损失函数的梯度更新所述第一模型中属于所述U-net模型的各层的参数，利用所述损失函数的梯度和惩罚项的梯度更新所述第一模型中预裁剪因子层的参数。
4.如权利要求1或2所述的轻量化方法，其特征在于，所述对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型，包括：
步骤S1，对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型，
步骤S2，若所述第三模型不满足预设条件，则更新所述阈值，并返回执行上述步骤S1；
步骤S3，若所述第三模型满足预设条件，则存储所述第三模型。
5.如权利要求2所述的轻量化方法，其特征在于，所述对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型之后，还包括：将所述第三模型中保留下来的预裁剪因子层与其前面的卷积单元进行融合，得到第四模型。
6.如权利要求1或2所述的轻量化方法，其特征在于，还包括：利用第二样本数据对所述第三模型进行调优训练，得到第四模型，所述第二样本数据的数量小于所述第一样本数据的数量，所述第二样本数据为与应用场景关联的样本数据。
7.如权利要求1或2所述的轻量化方法，其特征在于，所述第一样本数据为带标注的人像抠图数据，所述第三模型为用于人像抠图的模型。
8.一种U-net模型的轻量化装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取U-net模型；
增加模块，用于在所述U-net模型中增加预裁剪因子层，得到第一模型；
训练模块，用于利用第一样本数据训练所述第一模型得到第二模型；
剪枝模块，用于对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的轻量化方法。
10.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的轻量化方法。
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