我正试图为Faster RCNN架构找到一个神经网络修剪的工作示例。
我的核心堆栈是Tensorflow 1.12，它在Ubuntu16.04 LTS3.5.2上的对象检测API(链接)。我遇到了一些神经网络修剪repos(例如，链接，用泰勒展开链接实现NVIDIA的修剪论文——看起来最有前景，但(a)在Pytorch中实现，(b)在分类网络而不是检测器上实现)。
我也知道在这个包(链接)下TensorFlow中存在修剪功能，但只能运行下面StackOverflow问题(链接)的评论中的一个例子来训练和修剪(未经过彻底测试)一个简单的神经网络，用于使用MNIST数据集进行手写数字分类。
我正在寻找一个工作的例子，而不是报告任何错误或问题的代码。
有人能给我一个修剪Faster-RCNN或其他检测器的工作示例吗？这些检测器是在TensorFlow的对象检测API(链接)上找到的，最好使用TensorFlow的修剪包(链接)？
修剪与用于对象检测的元架构正交。当我们谈论TensorFlow对象检测API时，它在很大程度上依赖于读取配置并创建相应的网、类等的构建器。我相信你想把特征提取器作为最重的部分来修剪。如果是这样的话，你需要首先从slim中删除一些特征提取器(比如Inception-V2)，给它一个名称，将其删除的版本添加到模型中，调整proto-config等等。简而言之，您需要介绍一种新型的特征提取器。但我不知道有任何现有的例子。