【摘 要】
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随着人工智能技术不断发展,深度学习技术在移动和嵌入式设备中的应用变得越来越需要。因此,轻量化卷积神经网络受到研究者广泛关注和探索。本文从Dense Net出发,进行轻量化网络设计与改进。将Dense Net的稠密连接替换为稀疏连接,在稀疏连接结构后引入标准卷积和深度可分离卷积,分别构造出FA与FAM模块。通过FA与FAM模块堆叠分别形成FA Net与FAM Net主干网络。同时,采用基于深度可分离
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随着人工智能技术不断发展,深度学习技术在移动和嵌入式设备中的应用变得越来越需要。因此,轻量化卷积神经网络受到研究者广泛关注和探索。本文从Dense Net出发,进行轻量化网络设计与改进。将Dense Net的稠密连接替换为稀疏连接,在稀疏连接结构后引入标准卷积和深度可分离卷积,分别构造出FA与FAM模块。通过FA与FAM模块堆叠分别形成FA Net与FAM Net主干网络。同时,采用基于深度可分离卷积的线性瓶颈结构,作为卷积操作的基本单元,减少计算量与参数量,以实现网络轻量化。针对卷积神经网络对小目标检测能力偏弱的问题,对特征金字塔结构进行修改,引入跨尺度直连结构,将包含丰富小目标特征信息与定位信息的浅层与深层直接连接,以得到更加平衡的不同尺度目标的语义信息,从而增强网络对小目标的检测能力。为解决分类与定位之间的信息纠缠问题,引入Decoupled Head,形成定位与分类相互分离的两条支路,实现原有共享参数分离,从而提升网络分类与定位能力。采用Imang Net数据集,对本文提出的FAM Net、FA Net与Mobile Net、Shuffle Net、Squeeze Net经典轻量化网络进行了分类性能对比评测,结果表明FAM Net具有最佳的准确率,Top1 Accuracy与Top5 Accuracy分别达到了82.45%与99.16%,同时在计算量和参数量分别仅为0.608 B和1.49 M;FA Net虽然在准确率表现上不是最佳,几乎与其它网络相当,但是计算量和参数量分别低至0.488 B和0.89 M。此外,基于VOC2007+2012数据集进行目标检测实验,结果表明FAM Net轻量化网络检测速率快、准确率高。特别是采用FAM Net+CSS+Decoupled Head组合时,m AP达到了69.3%。同时在计算量、参数量、模型大小与检测速度方面都有很好的表现。
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