【摘 要】
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针对现有煤矸分选方法存在模型复杂、实时性差、特征易丢失等问题，构建了一种轻量化煤矸分选网络GC-ResNet18。GC-ResNet18利用幽灵卷积（ghost convolution, GC）线性生成ghost映射的特性，剔除煤和矸石相似性特征的冗余信息。借助Softpool的下采样激活映射，保留、凸显煤和矸石的特征信息并去除冗余参数，防止过拟合现象。引入GC自注意力机制，融合SENet的轻量化
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（52174141）； 安徽省自然科学基金面上项目（2108085ME158）； 安徽省重点研究与开放计划（202104a07020005）； 安徽高校协同创新项目（GXXT-2020-54）资助项目；
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针对现有煤矸分选方法存在模型复杂、实时性差、特征易丢失等问题，构建了一种轻量化煤矸分选网络GC-ResNet18。GC-ResNet18利用幽灵卷积（ghost convolution, GC）线性生成ghost映射的特性，剔除煤和矸石相似性特征的冗余信息。借助Softpool的下采样激活映射，保留、凸显煤和矸石的特征信息并去除冗余参数，防止过拟合现象。引入GC自注意力机制，融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势，使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征，提升煤矸图像的识别准确率。实验结果表明，GC降低了46.6%的参数量，GC自注意力机制在CIFAR10、CIFAR100上分别提升1.44%、2.32%的准确率，而Softpool池化在上述两个数据集中分别提升了0.22%、0.17%。通过对比实验，全面改进后的GC-ResNet18网络在训练效率和分类精度上优于VGG19-S-GDCNN、SBP-VGG-16等模型，在CIFAR10和CIFAR100数据集中的分类精度与同规模的网络相比均达到最优的94.07%和74.95%,并最终在自建煤矸数据集上达到了97.2%的分类准确率。
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