技术特征：
技术总结
本发明公开了一种神经网络权重矩阵拆分与组合的方法。该方法用于具有one‑stage网络结构的目标检测中，在进行目标检测时，首先确定要检测的物体种类，通过收集图片数据进行训练，得到原始权重矩阵；原有N个类别，当其中某一类或多个类别不再需要需移除时，要进行神经网络权重矩阵的拆分，即将原始权重矩阵中的某一类或多个类别拆分提取出来；当其中某一类或多个类别需要更新或者需要添加新类别时，将原始权重矩阵中的某一类或多个类别提取出来进行单独训练，之后再通过权重矩阵组合添加合并进去。该方法能够实现目标检测模型的自由拆分与合并，节省训练时间，简化训练步骤，针对不同的尺度具有较高的自由度，具有一定推广价值。
技术研发人员：邓春华;刘子威;林云汉;朱子奇;丁胜
受保护的技术使用者：武汉科技大学
技术研发日：2019.07.04
技术公布日：2019.10.22