基于轻量型卷积神经网络的图像识别

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针对卷积神经网络参数数量多并且分类精度不高的问题,提出了基于轻量型的卷积神经网络模型。该模型是把上层输出先通过数量较少的卷积核,再通过并行操作得到与原模型相同维度的输出。并行处理时,通过不同的卷积核大小增加特征的多样性,最后采用级联或融合的方式把并行输出整合在一起。和同规模的模型相比,该模型在减少参数的同时增加了网络的深度。在实验阶段用该网络在caltech256和101food数据集上进行测试,实验结果表明该模型性能更优。
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