基于二元卷积神经网络的快速目标检测法

本文提出一种低比特宽度权值优化方法来训练二值神经网络,在训练和测试中利用二元权值进行目标检测,提出一种贪婪分层的检测网络训练方法,这种方法能够很好的提高性能。而且二元检测神经网络可以减少计算量和存储量,具有一定的竞争性。例如,基于VGG16的Faster RCNN的二进制网络可以节省95%的压缩空间。在本文的实验中,结果显示具有较好的检测效果。