一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于遗传算法的U‑Net网络模型剪枝方法。本发明首先对数据集进行扩增处理，其次将遗传优化算法与U‑Net模型相结合，将U‑Net模型的损失函数引入到遗传算法的适应度指标中，而优化的目标则是U‑Net模型的各层通道数的压缩率组合；随后通过遗传算法获得所需的最佳U‑Net网络的压缩率组合，并对网络结构进行剪枝处理。本发明与剪枝前的U‑Net网络模型相比，在三个数据集以及各自的扩增数据集的分割结果上，模型剪枝前后对结果并没有较大差异，但整个U‑Net网络的参数量以及计算量等都有明显的降低，达到了网络模型剪枝的效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332101A
申请号 ：
CN202111638106.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
祝真滨马玉良张卫孟明
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨舟涛
优先权 ：
CN202111638106.0
主分类号 ：
G06T7/10
IPC分类号 ：
G06T7/10 G06N3/04 G06N3/08 G06N3/12
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/10
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-04-12 ：
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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