一种新的机场目标检测深度神经网络压缩模型

• 作者: 吕宗磊 徐先红 潘芙兮
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩模型 语义规则 剪枝 先验概率 轻量级检测
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 562-573
• 页数: 12页
• 分类号: TP183
• 字数: 431字
• 语种: 英文

摘要

提出了一种新的机场目标检测的深度神经网络压缩模型.该模型针对深层神经网络模型复杂、计算量大的缺点,根据机场目标检测的需要,从未压缩的模型中提取时空语义规则.通过将这些空间语义规则加入参数压缩后的模型中,以辅助检测.该规则可以提高检测模型的精度,弥补参数压缩带来的损失.实验表明,这种新的压缩检测模型压缩模型的效果并不比未压缩的原始模型差,甚至可以通过先验知识来消除一些原始模型的错误检测.