一种基于神经网络架构搜索的目标检测模型构建方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种基于神经网络架构搜索的目标检测模型构建方法，本发明利用提出了一种21位整数序列的编码方案。该编码方案覆盖MobileNet V3超网络架构的宽度参数Width multiplier，每个子模块中网络的层数Layer number,通道数的扩展率Expansion ration，以及每一层的卷积核大小Kernel size，提高了搜索空间内神经网络架构的多样性，可以使得NAS算法对搜索空间实现更加细致的探索，为不同的部署场景和任务目标定制不同的神经网络架构。最后，本框架首先利用ImageNet数据集对超网络架构进行预训练，之后利用权值共享技术和给定的目标检测训练集对每个候选的目标检测模型进行微调并执行NAS搜索，避免了每个候选模型都使用ImageNet数据集进行预训练，进一步提高了目标检测NAS算法的搜索效率。

基本信息

专利标题：

一种基于神经网络架构搜索的目标检测模型构建方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114419389A

申请号：

CN202111527850.3

公开（公告）日：

2022-04-29

申请日：

2021-12-14

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

张浩宇刘东海沈修平

申请人：

上海悠络客电子科技股份有限公司

申请人地址：

上海市青浦区徐泾镇华徐公路888号6幢

代理机构：

上海领匠知识产权代理有限公司

代理人：

陈剑

优先权：

CN202111527850.3

主分类号：

G06V10/774

IPC分类号：

G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

法律状态

2022-05-20 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20211214

2022-04-29 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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