基于改進(jìn)ShuffleNetV2 網(wǎng)絡(luò)的巖石圖像識(shí)別
摘要: 由于基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的巖石圖像識(shí)別算法模型比較繁瑣, 而且應(yīng)用于移動(dòng)終端等需要一定的計(jì)算能力, 因此很難實(shí)現(xiàn)對(duì)巖石類型的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確判別。為此, 以ShuffleNetV2 網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ), 插入通道連接注意力機(jī)制ECA (Efficient Channel Attention)模塊, 使用Mish 激活函數(shù)代替ReLU 激活函數(shù)并引入輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)部件中的深度可分離卷積。(剩余9183字)
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- 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)
- 2023年03期
目錄
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