提出了一种新的机场目标检测的深度神经网络压缩模型。该模型针对深层神经网络模型复杂、计算量大的缺点,根据机场目标检测的需要,从未压缩的模型中提取时空语义规则。通过将这些空间语义规则加入参数压缩后的模型中,以辅助检测。该规则可以提高检测模型的精度,弥补参数压缩带来的损失。实验表明,这种新的压缩检测模型压缩模型的效果并不比未压缩的原始模型差,甚至可以通过先验知识来消除一些原始模型的错误检测。
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