基于轻量级深度网络的目标识别方法
Object recognition method based on lightweight depth network
杭州电子科技大学 通信与传输信息融合国防重点学科实验室, 杭州 310018
摘要
针对资源受限条件下目标识别任务，提出了一种基于轻量化深度网络的目标识别方法。通过优化卷积操作、模型参数压缩、增强特征表达深度等网络结构的优化方法，设计并实现了针对嵌入式平台应用的轻量化网络模型结构，使得深度网络模型在保证精度的条件下，模型参数和运行所需资源的大幅缩减。实验表明，提出的轻量化深度模型较ILSVRC-15冠军提出的基础模型ResNet，在ImageNet-67数据集上，网络模型压缩为基础模型10.2%的条件下仍保持93.5%的目标识别准确率。
基金项目
国家自然科学基金重点资助项目
海军装备预研创新项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0663
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 919-923
文章编号: 1001-3695(2020)03-062-0919-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
李亚辉, 刘俊. 基于轻量级深度网络的目标识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 919-923. (Li Yahui, Liu Jun. Object recognition method based on lightweight depth network [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 919-923. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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