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公开(公告)号:CN114580636A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210486138.1
申请日:2022-05-06
摘要: 本发明涉及一种基于三目标联合优化的神经网络轻量化部署方法,包括在边缘侧设备上挂载终端设备,边缘侧设备具有计算单元以及能够实现数据传输的连接触点,将初始网络模型M和目标函数输入至计算单元中,对初始网络模型M进行剪枝得到优化后的最优网络模型M’;将最优网络模型M’通过连接触点传输至终端设备;利用终端设备上的摄像装置实时采集待识别目标的图像序列;将图像序列输入至最优网络模型M’中,输出识别结果。本发明将经过剪枝优化后的轻量化网络模型部署在低算力或者要求低能耗场景下的终端设备上,以实现终端设备的轻量化运算,克服了大规模神经网络模型无法部署在性能、电量受限的终端设备上的局限性。
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公开(公告)号:CN114580636B
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210486138.1
申请日:2022-05-06
摘要: 本发明涉及一种基于三目标联合优化的神经网络轻量化部署方法,包括在边缘侧设备上挂载终端设备,边缘侧设备具有计算单元以及能够实现数据传输的连接触点,将初始网络模型M和目标函数输入至计算单元中,对初始网络模型M进行剪枝得到优化后的最优网络模型M’;将最优网络模型M’通过连接触点传输至终端设备;利用终端设备上的摄像装置实时采集待识别目标的图像序列;将图像序列输入至最优网络模型M’中,输出识别结果。本发明将经过剪枝优化后的轻量化网络模型部署在低算力或者要求低能耗场景下的终端设备上,以实现终端设备的轻量化运算,克服了大规模神经网络模型无法部署在性能、电量受限的终端设备上的局限性。
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