【摘 要】
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对于在深度神经网络的中间层分支进行深度融合,产生潜在可以共享有用信息的基础网络,从而优化信息流动,提升深度神经网络的性能,是近期的深度神经网络研究的挑战。对此提出一
【基金项目】
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广东省自然科学基金(No.2016A030313703);广东省自然科学基金(No.2016A030313713);广东省交通运输厅科技项目(No.科技-2016-02-030);广东省科技计划项目(No.2016B030305002);广东省科技计划产学研项目(No.2017B090901005)
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对于在深度神经网络的中间层分支进行深度融合,产生潜在可以共享有用信息的基础网络,从而优化信息流动,提升深度神经网络的性能,是近期的深度神经网络研究的挑战。对此提出一种基于注意力卷积模块的深度神经网络的图像识别方法。改进的模块主要分为树干分支与软分支两部分,在树干分支上,由两组残差模块组成,使该模块适用于其他深度神经网络;在软分支上,将给定的中间特征图沿着两个维度(空间与通道)获取注意力特征图,对输入中间特征图进行调整,强化有用信息抑制无用信息。改进的卷积残差模块既能解决输入与输出的尺寸不一致的问题,也能强
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