基于轻量级特征融合卷积网络的图像分类算法

陈鑫华; 钱雪忠; 宋威

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基于轻量级特征融合卷积网络的图像分类算法

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传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题.提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet.在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度,通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理,提高网络在同一层中提取不同特征的能力,并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征.此外,使用卷积层代替传统的全连接层,从而加快模型的训练速度,缓解因参数过多造成的过拟合现象.实验结果表明,MS-FNet可在降低错误率的同时,有效减少网络参数量.

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来源
《计算机工程》 |2021年第11期|268-275|共8页
作者
陈鑫华; 钱雪忠; 宋威;
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作者单位

江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122;

江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心江苏无锡214122;

江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室江苏无锡 214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; 特征提取; 特征融合; 图像分类;

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