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基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法
被引量：
6
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作者
王威
邹婷
王新
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第4期1261-1264,1270,共5页
针对轻量级深度神经网络MobileNet会减少分类准确率的问题,将空洞卷积核引入MobileNet模型的某一卷积层中,提出一种基于局部感受野扩张的D-MobileNet模型。该模型根据空洞卷积核所在位置的不同分为三种结构,在不增加参数数量的同时能够...
针对轻量级深度神经网络MobileNet会减少分类准确率的问题,将空洞卷积核引入MobileNet模型的某一卷积层中,提出一种基于局部感受野扩张的D-MobileNet模型。该模型根据空洞卷积核所在位置的不同分为三种结构,在不增加参数数量的同时能够扩大该层卷积核的局部感受野,提高分类精度。实验在Caltech-101数据集、Caltech-256数据集以及图宾根大学动物分类数据库上进行,结果表明,D-MobileNet模型可获得比MobileNet更好的分类准确率,最多可以提高2%。
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关键词
图像分类
深度神经网络
MobileNet
空洞卷积
d-mobilenet
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题名
基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法
被引量：
6
1
作者
王威
邹婷
王新
机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
中国电信股份有限公司益阳分公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第4期1261-1264,1270,共5页
基金
国防预研项目
国家自然科学基金资助项目(61070040)
湖南省教育厅科研项目(17C0043)。
文摘
针对轻量级深度神经网络MobileNet会减少分类准确率的问题,将空洞卷积核引入MobileNet模型的某一卷积层中,提出一种基于局部感受野扩张的D-MobileNet模型。该模型根据空洞卷积核所在位置的不同分为三种结构,在不增加参数数量的同时能够扩大该层卷积核的局部感受野,提高分类精度。实验在Caltech-101数据集、Caltech-256数据集以及图宾根大学动物分类数据库上进行,结果表明,D-MobileNet模型可获得比MobileNet更好的分类准确率,最多可以提高2%。
关键词
图像分类
深度神经网络
MobileNet
空洞卷积
d-mobilenet
Keywords
image classification
deep neural network
MobileNet
dilated convolution
d-mobilenet
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法
王威
邹婷
王新
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
6
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