一种基于注意机制和卷积神经网络的视觉模型

李鹤喜; 李记花; 李威龙

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一种基于注意机制和卷积神经网络的视觉模型

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针对目前的深度卷积神经网络(CNN)模型规模大、训练参数多、计算速度慢以及难以移植到移动端等问题,提出了一种深度可分离卷积结合3重注意机制模块(DSC-TAM)的视觉模型.首先,通过深度可分离卷积网络来减少模型参数,提高网络模型的计算速度;其次,引入3重注意机制模块提高网络的特征提取能力,改善网络性能.实验结果表明:该方法的识别率可达99.63％,模型规模降低了 13％;与标准卷积神经网络视觉模型及其他方法比较,在保证识别精度的同时减少了网络模型的大小.

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来源
《计量学报》 |2021年第7期|840-845|共6页
作者
李鹤喜; 李记花; 李威龙;
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作者单位

五邑大学智能制造学部广东江门529020;

五邑大学智能制造学部广东江门529020;

五邑大学智能制造学部广东江门529020;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类光学计量;
关键词
计量学; 视觉模型; 3重注意机制; 深度可分离卷积; 神经网络; 目标识别;

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