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摘要
本发明公开了一种神经网络权重矩阵拆分与组合的方法。该方法用于具有one-stage网络结构的目标检测中,在进行目标检测时,首先确定要检测的物体种类,通过收集图片数据进行训练,得到原始权重矩阵；原有N个类别,当其中某一类或多个类别不再需要需移除时,要进行神经网络权重矩阵的拆分,即将原始权重矩阵中的某一类或多个类别拆分提取出来；当其中某一类或多个类别需要更新或者需要添加新类别时,将原始权重矩阵中的某一类或多个类别提取出来进行单独训练,之后再通过权重矩阵组合添加合并进去。该方法能够实现目标检测模型的自由拆分与合并,节省训练时间,简化训练步骤,针对不同的尺度具有较高的自由度,具有一定推广价值。
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