[发明专利]一种基于结构重参数化的模型推理速度提升方法及装置在审
| 申请号： | 202210076146.9 | 申请日： | 2022-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN114611700A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 周祖煜;白博文;林波;陈煜人;张澎彬;莫志敏;张浩;李天齐;刘俊 | 申请（专利权）人： | 杭州领见数字农业科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州快知知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 33293 | 代理人： | 杨冬玲 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于结构重参数化的模型推理速度提升方法及装置，涉及卷积神经网络模型技术领域，包括：获取样本数据并按照多分支结构进行训练，得到训练模型，所述训练模型包括残差连接大层，且所述残差连接大层包括1×1卷积层和3×3卷积层；将所述残差连接大层的非线性层放在所述残差连接大层的最后一层，再根据Conv层与BN层融合的技术对所述1×1卷积层和所述3×3卷积层进行融合，以得到结构重参数化的检测模型。本技术方案采取将大层中的非线性层和线性层分开，将非线性层放在大层的最后一层，并通过结构重参数对线性层进行融合，从而完成大层的融合，解决大层不能融合的问题，从而提高了模型的推理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 参数 模型 推理 速度 提升 方法 装置 | ||
【主权项】：
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