《表5 各种轻量化网络模型性能对比》

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《基于轻量级深度网络的目标识别方法》

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考虑到实际嵌入式平台应用的需求，本文针对原始SeDRes Net网络进行了基于通道的深度裁剪，以此检验模型是否能够在不同硬件资源受限条件下的应用需求。从表5中可以看出，当模型裁剪为原有的1.7%时模型性能依然能够得到有效保证，并且能够实现与Shuffle Net模型相近的目标识别准确率，但整个模型的存储空间占用仅为1.7 MB。