利用拓扑感知多目标结构化剪枝的YOLO芯片缺陷检测模型轻量化方法

本发明公开了利用拓扑感知多目标结构化剪枝的YOLO芯片缺陷检测模型轻量化方法。该方法获取待剪枝YOLO检测模型、原始权重和芯片缺陷检测数据集，建立原始模型基线；解析骨干网络、颈部网络和检测头之间的拓扑连接关系，将具有通道依赖或特征融合关系的结构划分为若干拓扑剪枝组，并以各组通道保留比例构建组级剪枝向量；针对浅层高分辨率特征路径和小目标检测路径设置保护约束，通过proxy粗筛、quick eval精筛和NSGA‑II多目标搜索获得Pareto候选结构；最后经结构化通道裁剪、权重继承和正式微调得到轻量化YOLO芯片缺陷检测模型。本发明能够降低模型参数量、计算量和推理延迟，适用于资源受限的工业视觉检测场景。