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本发明公开了一种面向边缘部署的光流模型轻量化剪裁方法，包括以下步骤：（1）获取数据集Flying Chairs作为训练集和验证集并进行预处理；（2）将预处理后的数据集输入到全局匹配光流神经网络即GMFlow神经网络中进行训练；（3）对GMFlow神经网络进行裁剪即轻量化处理；（4）获取测试集数据MPI Sintel Dataset，对步骤（3）得到的结果进行测试，选择最优方案；本发明对光流估计在边缘设备上的部署进一步发展提供了思路。

本发明公开了计算机视觉技术领域的一种用于检索的图像向量获取方法，旨在解决现有的图像向量获取方法无法兼顾轻量化、精度要求，且无法学习输入描述符的技术问题。其包括：预先构建混合聚合特征索引图像检索模型，包括空间分割层、卷积层和BOF层，图像数据集输入混合聚合特征索引图像检索模型生成图像向量；在BOF层之前引入空间分割技术以便于分割空间段进行局部特征的提取，BOF层量化输出后，拼接每一个空间段的输出结果获得图像最终的特征向量，有效提高了图像检索的性能并减少网络中的参数数量，保留了图像中特征所携带的空间信息；即不降低图像检索模型精度的情况下提高模型的性能，降低存储开销、计算量和卷积神经网络参数数量。