技术编号:16391570
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及算法领域,具体涉及一种caffemodel模型压缩方法、系统、设备及介质。背景技术Pvanet-faster-rcnn(一种物体检测模型)是一种基于卷积神经网络的对图像中物体进行检测的算法模型。在caffe(一种深度学习框架)框架下训练标准的Pvanet-faster-rcnn模型得到的caffemodel(深度学习框架模型)模型的尺寸是369MB(兆,计算机中的一种存储单位),该模型由若干层构成,其中fc6(全连接层第6层)层和fc7层(全连接层第7层)的权重参数合计约占352MB。...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。