轻量级西瓜子识别方法

作     者：宋亮亮 黄光红 毛晓琦 SONG Liang-liang;HUANG Guang-hong;MAO Xiao-qi

作者机构：安徽芯纪元科技有限公司 

出 版 物：《中国集成电路》 (China lntegrated Circuit)

年 卷 期：2023年第32卷第3期

页      码：65-71页

摘      要：卷积神经网络在识别任务上取得了较好的效果,鉴于深度学习网络庞大的参数,不适合实际的工业应用。为提高网络推理速度、降低资源需求,本文提出并设计基于知识蒸馏和量化的西瓜子识别方法;所谓“西瓜子”识别方法,就是按暗红、边缘不清、虫眼、正品、麻斑、破损及翘板7种西瓜子类别进行分类。该方法基本特征:(1)采用了基于深度网络来提取表观特征,引入知识蒸馏,将网络模型缩减一半;(2)采用多种量化算法对网络的输入、卷积运算核、中间运算结果和输出结果分别进行量化;(3)通过实验验证,知识蒸馏将模型缩减了一半后,其准确率损失约为1%,当量化精度设为8-bit和16bit时,不同量化算法准确率损失都在1%以内,并在HXAI100芯片完成量化后的网络部署,其对物料的推理速度单核即可达到千帧每秒。

主 题 词：西瓜子识别 知识蒸馏 模型量化 深度学习 

学科分类：0828[工学-建筑类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1681-5289.2023.03.014

馆 藏 号：203118810...