【摘 要】
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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
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2016A030313003)。
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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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