典型文献
基于模型压缩的安瓿瓶外观检测仿真研究
文献摘要：
针对目标检测网络模型规模大、参数量冗余,导致安瓿瓶外观缺陷检测模型难以部署到边缘设备的问题,提出一种基于轻量化网络和模型压缩的Faster R-CNN安瓿瓶外观缺陷检测算法.以MobileNet-V2作为主干网络,利用模型剪枝策略裁剪卷积网络中冗余的通道;通过饱和截取映射将浮点型参数量化为整型;利用知识蒸馏恢复压缩后网络的检测精度.在自主构建的安瓿瓶外观缺陷数据集进行测试,模型体积减少了 69.6％,平均精度为89.3％.仿真结果表明:压缩后的目标检测模型满足实际应用中安瓿瓶外观检测要求.
文献关键词：
目标检测;模型剪枝;参数量化;知识蒸馏;Faster R-CNN
中图分类号：
作者姓名：
朱志豪;王艳;纪志成
作者机构：
江南大学教育部物联网技术应用工程中心,江苏无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]朱志豪;王艳;纪志成-.基于模型压缩的安瓿瓶外观检测仿真研究)[J].系统仿真学报,2022(12):2575-2583
A类：
B类：
基于模型,模型压缩,安瓿瓶,外观检测,仿真研究,目标检测网络,外观缺陷检测,边缘设备,轻量化网络,Faster,检测算法,MobileNet,V2,主干网络,模型剪枝,裁剪,卷积网络,过饱和,截取,浮点,参数量化,整型,知识蒸馏,复压,检测精度,自主构建,缺陷数据,目标检测模型,检测要求
AB值：
0.380205
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