目标跟踪中基于深度可分离卷积的剪枝方法

摘要：

为了减少跟踪网络中存在的参数量和计算量大的问题,提出了基于深度可分离卷积的剪枝方法.深度可分离卷积将跟踪网络中的传统卷积层分解为逐点卷积和逐层卷积两部分.在逐点卷积中,通过逐点卷积层中权重的大小来评估输入特征图通道在线性组合中的重要程度,将较小的权重及其关联的特征通道裁减掉.在逐层卷积中,通过K-L散度来衡量逐层卷积中滤波器的相似性,将相似的滤波器裁剪掉,减少冗余.通过上述方法进行多轮迭代剪枝,从而减少跟踪网络的参数量和计算量.在VOT数据集上的实验结果表明,在精度没有下降的前提下,剪枝后网络的参数量下降了 22.54％,计算量下降了 17.8％.在NVIDIA TX2设备上的实验结果表明,剪枝后网络的跟踪速度在CPU上提升了 14.95％,在GPU上提升了 13.07％.

关键词：目标跟踪、卷积神经网络、深度可分离卷积、网络剪枝

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61702413

在线出版日期：2021-03-11（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：52-59