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基于坐标重要性池化和解耦类别对齐蒸馏的图像分类算法
1
作者
刘颖
薛家昊
+1 位作者
张伟东
许志杰
《电子学报》
北大核心
2025年第3期962-973,共12页
为提高卷积神经网络图像分类精度的同时实现网络轻量化,本文提出一种基于坐标重要性池化和解耦类别对齐蒸馏的图像分类算法.首先,设计一种坐标重要性池化模块并将其嵌入ResNet34,充分利用图像像素的位置信息,以增强其判别重要性特征的能...
为提高卷积神经网络图像分类精度的同时实现网络轻量化,本文提出一种基于坐标重要性池化和解耦类别对齐蒸馏的图像分类算法.首先,设计一种坐标重要性池化模块并将其嵌入ResNet34,充分利用图像像素的位置信息,以增强其判别重要性特征的能力;其次,采用BlurPool缓解在下采样过程中移位等变性丢失对网络性能的影响,以此构建教师网络;最后,构造一种解耦类别对齐蒸馏算法,分别考虑目标类和非目标类的知识并引入类别之间的关联信息,以高效地将分类知识从教师网络迁移到轻量级MobileNetV3学生网络.在不同数据集上的实验结果表明,本文提出的教师网络有效提高了分类性能,且蒸馏训练后的学生网络明显优于其他同量级网络,实现了更优越的综合性能,能够更好地应用于计算和内存资源受限的实际场景.
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关键词
图像分类
轻量化
知识蒸馏
ResNet34
坐标重要性池化
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职称材料
题名
基于坐标重要性池化和解耦类别对齐蒸馏的图像分类算法
1
作者
刘颖
薛家昊
张伟东
许志杰
机构
西安邮电大学图像与信息处理研究所
无线通信与信息处理技术国际联合研究中心
英国哈德斯菲尔德大学
出处
《电子学报》
北大核心
2025年第3期962-973,共12页
基金
国家自然科学基金(No.62106195)。
文摘
为提高卷积神经网络图像分类精度的同时实现网络轻量化,本文提出一种基于坐标重要性池化和解耦类别对齐蒸馏的图像分类算法.首先,设计一种坐标重要性池化模块并将其嵌入ResNet34,充分利用图像像素的位置信息,以增强其判别重要性特征的能力;其次,采用BlurPool缓解在下采样过程中移位等变性丢失对网络性能的影响,以此构建教师网络;最后,构造一种解耦类别对齐蒸馏算法,分别考虑目标类和非目标类的知识并引入类别之间的关联信息,以高效地将分类知识从教师网络迁移到轻量级MobileNetV3学生网络.在不同数据集上的实验结果表明,本文提出的教师网络有效提高了分类性能,且蒸馏训练后的学生网络明显优于其他同量级网络,实现了更优越的综合性能,能够更好地应用于计算和内存资源受限的实际场景.
关键词
图像分类
轻量化
知识蒸馏
ResNet34
坐标重要性池化
Keywords
image classification
lightweight
knowledge distillation
ResNet34
coordinate importance pooling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于坐标重要性池化和解耦类别对齐蒸馏的图像分类算法
刘颖
薛家昊
张伟东
许志杰
《电子学报》
北大核心
2025
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