《表1 模型剪枝算法：面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络》

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《面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络》

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在进行层剪枝时，先对γ添加L1范数正则化进行稀疏化训练，再针对每一个shortcut前的一个卷积层、BN层及激活层进行评价。对各层的最高γ值进行排序，取最小γ值对应层进行层剪枝，从而进一步减少网络的深度，提高网络推理速度。具体的剪枝方法如表1所示。