【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種目標(biāo)圖像處理模型的確定方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)
本專(zhuān)利技術(shù)涉及深度學(xué)習(xí)
，尤其涉及一種目標(biāo)圖像處理模型的確定方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。
技術(shù)介紹
網(wǎng)絡(luò)模型的剪枝類(lèi)型包括非結(jié)構(gòu)化剪枝和結(jié)構(gòu)化剪枝，非結(jié)構(gòu)化剪枝是指對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型中單個(gè)的冗余權(quán)重進(jìn)行剪枝處理，結(jié)構(gòu)化剪枝是指對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型中的部分卷積核進(jìn)行剪枝處理。現(xiàn)有技術(shù)中，采用預(yù)算剪枝方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行剪枝，即預(yù)先給定網(wǎng)絡(luò)模型中每個(gè)卷積層對(duì)應(yīng)的剪枝率，并基于每個(gè)卷積層的對(duì)應(yīng)的剪枝率對(duì)其進(jìn)行剪枝。還采用非預(yù)算剪枝方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行剪枝，即在剪枝的過(guò)程中，確定每個(gè)卷積層對(duì)應(yīng)的剪枝率，進(jìn)而根據(jù)確定的剪枝率對(duì)其進(jìn)行剪枝。現(xiàn)有的剪枝方法都是從資源預(yù)算的角度出發(fā)，在剪枝前綜合考慮待剪枝模型的復(fù)雜度、乘加運(yùn)算的數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)模型中參數(shù)所占的存儲(chǔ)空間、網(wǎng)絡(luò)模型的處理時(shí)延等因素。該種剪枝方法難以保證剪枝后的網(wǎng)絡(luò)模型的精度，例如，網(wǎng)絡(luò)模型為圖像處理模型時(shí)，會(huì)導(dǎo)致圖像處理的精度較低，無(wú)法滿(mǎn)足圖像處理的精度要求。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供一種目標(biāo)圖像處理模型的確定方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以減小目標(biāo)圖像處理模型的結(jié)構(gòu)，減少目標(biāo)圖像處理模型所占資源，還可以保證剪枝后的網(wǎng)絡(luò)模型的精度。本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種目標(biāo)圖像處理模型的確定方法，該方法包括：根據(jù)待剪枝圖像處理模型的歷史剪枝信息和歷史精度信息，確定當(dāng)前剪枝信息；基于當(dāng)前剪枝信息，對(duì)待剪枝圖像處理模型進(jìn)行剪枝處理，得到剪枝后的模型；將樣本圖像輸入剪枝后的模型，進(jìn)行特征預(yù)測(cè)處理，得到預(yù)測(cè)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種目標(biāo)圖像處理模型的確定方法，其特征在于，包括：/n根據(jù)待剪枝圖像處理模型的歷史剪枝信息和歷史精度信息，確定當(dāng)前剪枝信息；/n基于所述當(dāng)前剪枝信息，對(duì)所述待剪枝圖像處理模型進(jìn)行剪枝處理，得到剪枝后的模型；/n將樣本圖像輸入所述剪枝后的模型，進(jìn)行特征預(yù)測(cè)處理，得到預(yù)測(cè)特征信息；/n根據(jù)所述樣本圖像的標(biāo)簽信息和所述預(yù)測(cè)特征信息，確定所述剪枝后的模型的精度信息；/n根據(jù)所述剪枝后的模型的精度信息和所述當(dāng)前剪枝信息，確定待剪枝信息；/n若所述待剪枝信息滿(mǎn)足預(yù)設(shè)停止剪枝條件，將所述剪枝后的模型確定為目標(biāo)圖像處理模型。/n
【技術(shù)特征摘要】
1.一種目標(biāo)圖像處理模型的確定方法，其特征在于，包括：
根據(jù)待剪枝圖像處理模型的歷史剪枝信息和歷史精度信息，確定當(dāng)前剪枝信息；
基于所述當(dāng)前剪枝信息，對(duì)所述待剪枝圖像處理模型進(jìn)行剪枝處理，得到剪枝后的模型；
將樣本圖像輸入所述剪枝后的模型，進(jìn)行特征預(yù)測(cè)處理，得到預(yù)測(cè)特征信息；
根據(jù)所述樣本圖像的標(biāo)簽信息和所述預(yù)測(cè)特征信息，確定所述剪枝后的模型的精度信息；
根據(jù)所述剪枝后的模型的精度信息和所述當(dāng)前剪枝信息，確定待剪枝信息；
若所述待剪枝信息滿(mǎn)足預(yù)設(shè)停止剪枝條件，將所述剪枝后的模型確定為目標(biāo)圖像處理模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述當(dāng)前剪枝信息，對(duì)所述待剪枝圖像處理模型進(jìn)行剪枝處理，得到剪枝后的模型，包括：
從所述待剪枝圖像處理模型中確定待剪枝卷積層集；
根據(jù)所述當(dāng)前剪枝信息，分別對(duì)所述待剪枝卷積層集中的一個(gè)待剪枝卷積層進(jìn)行剪枝處理，得到多個(gè)候選剪枝模型；
將所述樣本圖像輸入每一候選剪枝模型，進(jìn)行特征預(yù)測(cè)處理，得到候選特征信息；
根據(jù)所述標(biāo)簽信息和所述候選特征信息，確定每一候選剪枝模型的精度信息；
根據(jù)每一候選剪枝模型的精度信息，從所述多個(gè)候選剪枝模型中確定剪枝后的模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前剪枝信息，分別對(duì)所述待剪枝卷積層集中的一個(gè)待剪枝卷積層進(jìn)行剪枝處理，得到多個(gè)候選剪枝模型，包括：
分別從所述待剪枝卷積層集中任意確定一個(gè)待剪枝卷積層為目標(biāo)卷積層，并確定所述目標(biāo)卷積層的下一層為參考卷積層；
將所述樣本圖像作為所述待剪枝圖像處理模型的輸入，在所述待剪枝圖像處理模型中，確定所述樣本圖像在所述參考卷積層生成的參考特征圖；
分別對(duì)所述目標(biāo)卷積層中的一個(gè)待剪枝卷積核進(jìn)行剪枝處理，得到多個(gè)預(yù)剪枝模型；
將所述樣本圖像作為每一預(yù)剪枝模型的輸入，在每一預(yù)剪枝模型中，確定所述樣本圖像在所述參考卷積層生成的目標(biāo)特征圖；
根據(jù)所述當(dāng)前剪枝信息、所述參考特征圖和所述目標(biāo)特征圖，確定所述目標(biāo)卷積層的待剪枝卷積核集；
分別對(duì)所述目標(biāo)卷積層對(duì)應(yīng)的待剪枝卷積核集進(jìn)行剪枝處理，得到所述多個(gè)候選剪枝模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前剪枝信息、所述參考特征圖和所述目標(biāo)特征圖，確定所述目標(biāo)卷積層的待剪枝卷積核集，包括：
對(duì)所述參考特征圖和所述目標(biāo)特征圖進(jìn)行歸一化處理，得到所述參考特征圖對(duì)應(yīng)的第一特征圖和所述目標(biāo)特征圖對(duì)應(yīng)的第二特征圖；
對(duì)所述參考特征圖和所述目標(biāo)特征圖進(jìn)行平坦化處理，得到所述參考特征圖對(duì)應(yīng)的第一矩陣和所述目標(biāo)特征圖對(duì)應(yīng)的第二矩陣；
根據(jù)所述第一特征圖、所述第二特征圖、所述第一矩陣和所述第二矩陣，確定所述目標(biāo)卷積層中的一個(gè)待剪枝卷積核對(duì)應(yīng)的差異信息；
根據(jù)每一待剪枝卷積核對(duì)應(yīng)的差異信息，確定所述目標(biāo)卷積層的所述待剪枝卷積核集。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)待剪枝圖像處理模型的歷史剪枝信息和歷史精度信息，確定當(dāng)前剪枝信息，包括：
若所述歷史剪枝信息滿(mǎn)足第一預(yù)設(shè)剪枝條件，且所述歷史精度信息滿(mǎn)足第二預(yù)設(shè)剪枝條件，將所述歷史剪枝信息確定為所述當(dāng)前剪枝信息；
或者，
若所述歷史剪枝信息滿(mǎn)足所述第一預(yù)設(shè)剪枝條件，且所述歷史精度信息不滿(mǎn)足所述第二預(yù)設(shè)剪枝條件，根據(jù)所述歷史剪枝信息確定所述當(dāng)前剪枝信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述剪枝后的模型的精度信息和所述當(dāng)前剪枝信息，確定待剪枝信息，包括：
若所述當(dāng)前剪枝信息滿(mǎn)足所述第一預(yù)設(shè)剪枝條件，且所述剪枝后的模型的精度信息滿(mǎn)足所述第二預(yù)設(shè)剪枝條件，將所述當(dāng)前...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：舒睿俊，李嘉茂，朱冬晨，張曉林，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：中國(guó)科學(xué)院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：上海;31
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