基于卷积通道剪枝与多任务的脐橙分级算法

李振权; 李功燕

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基于卷积通道剪枝与多任务的脐橙分级算法

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为实现脐橙品质的快速、准确分级,提出一种同时具有高准确度与高速度的算法。该算法基于高效卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)设计神经网络结构,结合通道剪枝方法进行推断速度优化。为提升脐橙分级效果,算法采用多任务学习方式,先进行分类,再根据分类结果,让适合回归的种类回归出其瑕疵面积占表面积的比例,为此设计多任务加权损失函数,采用损失函数超参数自适应学习策略,平衡分类与回归的性能。实验表明:该算法在评价指标上取得了最优效果。通道剪枝让模型在CPU下推断速度提升200%,达到90幅/秒的处理速度,准确率仅仅下降2.37百分点。与其他经典模型相比,最好的实验模型准确率可达94.05%。

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来源
《计算机应用与软件》 |2022年第5期|220-224|共6页
作者
李振权; 李功燕;
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作者单位

中国科学院大学微电子学院;

中国科学院微电子研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
高效CNN; 分类与回归; 脐橙分级; 通道剪枝;

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