基于改进MnasNet网络的低分辨率图像分类算法

来源 :传感器与微系统 | 被引量 : 2次 | 上传用户：guiminzhu18

【摘要】

：

针对MnasNet网络在CIFAR—10等低分辨率图像数据集上识别率较低的问题,提出一种基于金字塔型的轻量化卷积瓶颈块取代原网络中的倒置残差瓶颈块,构建改进的MnasNet网络(PSMnasNet)。首先,基于图片的分辨率,调整部分瓶颈块的下采样;然后结合空间金字塔池化方法构建金字塔结构瓶颈(PSBottleneck)块;最后在金字塔型的轻量化卷积瓶颈块中引入超参数控制瓶颈块的空间复杂度和时间复杂

【作者】

：

杨国亮朱晨李放吴志刚

【机构】

：

江西理工大学电气工程与自动化学院

【出处】

：

传感器与微系统

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

轻量化卷积神经网络图像分类金字塔结构低分辨率图像 lightweight convolutional neural network images clas

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51365017,61305019),江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2018-S328)

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