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融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法
1
作者
井庆龙
闵永智
李成学
《兰州交通大学学报》
CAS
2024年第5期130-138,共9页
针对钢轨表面缺陷检测模型人工调参繁琐且模型容量大的问题,提出一种融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法。首先,利用贝叶斯优化算法得到平衡模型稀疏性与精度的最优超参数;其次,将所得超参数引入稀疏训练并在侧重压缩比和精度的...
针对钢轨表面缺陷检测模型人工调参繁琐且模型容量大的问题,提出一种融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法。首先,利用贝叶斯优化算法得到平衡模型稀疏性与精度的最优超参数;其次,将所得超参数引入稀疏训练并在侧重压缩比和精度的两种策略下对检测模型进行压缩,最后,通过知识蒸馏矫正压缩模型的参数从而补偿稀疏训练导致的精度损失。实验结果显示,该方法在两种稀疏训练策略下得到的轻量化轨面检测模型压缩率可达到96.35%和93.22%,且在硬件部署后的检测速度提升超过两倍,能够避免人工调参对压缩精度的负面影响。
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关键词
钢轨表面
缺陷
缺陷检测模型
模型
压缩
贝叶斯优化
稀疏训练
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职称材料
题名
融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法
1
作者
井庆龙
闵永智
李成学
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像工程中心
国网甘肃省电力公司
出处
《兰州交通大学学报》
CAS
2024年第5期130-138,共9页
文摘
针对钢轨表面缺陷检测模型人工调参繁琐且模型容量大的问题,提出一种融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法。首先,利用贝叶斯优化算法得到平衡模型稀疏性与精度的最优超参数;其次,将所得超参数引入稀疏训练并在侧重压缩比和精度的两种策略下对检测模型进行压缩,最后,通过知识蒸馏矫正压缩模型的参数从而补偿稀疏训练导致的精度损失。实验结果显示,该方法在两种稀疏训练策略下得到的轻量化轨面检测模型压缩率可达到96.35%和93.22%,且在硬件部署后的检测速度提升超过两倍,能够避免人工调参对压缩精度的负面影响。
关键词
钢轨表面
缺陷
缺陷检测模型
模型
压缩
贝叶斯优化
稀疏训练
Keywords
rail surface defects
defect detection model
model compression
Bayesian optimization
sparse training
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法
井庆龙
闵永智
李成学
《兰州交通大学学报》
CAS
2024
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