[发明专利]一种基于注意力区域选择的深度模型压缩方法在审
| 申请号： | 202111545866.7 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114330707A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘宁钟;张佳钰 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 王慧颖 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力区域选择的深度模型压缩方法，属于计算机视觉技术领域，学生网络通过学习教师网络中选中区域的信息，提高了目标检测的能力，减少了模型大小。本发明利用区域选择和注意机制相结合的简单蒸馏方法进行目标检测，在全面分析的基础上，引入了本发明的方法，首先根据预测框选择蒸馏区域，然后提取该区域的注意图进行蒸馏。使用Faster R‑CNN模型在Pascal VOC基准上评估了本发明的方法，与教师相比，本发明提高了检测效果，减少了模型大小。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 区域 选择 深度 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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