使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩

摘要：

针对红外图像相比于RGB图像纹理较少的特性,提出一种使用Lp归一化权重的红外目标检测网络压缩方法,旨在改进基于卷积神经网络的目标检测方法对红外图像场景的适应性,在压缩网络规模的同时提升其泛化能力.首先阐述了Lp归一化权重的稀疏性可以通过调节p进行精确控制这一现象.基于该现象,提出了一种目标检测网络稀疏化训练方法.该方法分别使用Lp球面梯度下降与经典梯度下降训练主干网络和检测器,以平衡网络规模与拟合精度.仿真红外数据集测试结果表明,其在网络规模和目标检测精度方面均优于稠密模型:在网络规模上,稀疏化方法将Faster R-CNN、(Single Shot multibox Detector,SSD)与YOLOv3的有效参数分别减少了52％、78％和66％;在检测精度上,稀疏化方法将Faster R-CNN、SSD和YOLOv3的(mean Average Precision,mAP)分别提高了0.1％、0.3％和0.2％,验证了所提出方法的有效性.

关键词：红外目标检测、稀疏神经网络、Lp归一化、受约束梯度下降

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省自然科学基金;航空科学基金

在线出版日期：2021-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：136-143