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题名面向石墨电极标签识别的轻量化网络LGSNet
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作者
梁倩
刘名果
王亮
陈立家
赵翔宇
白埔州
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机构
河南大学物理与电子学院
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出处
《电脑与信息技术》
2024年第1期86-89,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(项目编号:61901158)。
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文摘
轻量化网络已成为面向工业场景部署的关键技术。为进一步提升Ghost module的特征提取能力并减少参数量,提出了一种改进的S-Ghost瓶颈模块(Small Ghost Bottleneck)。此瓶颈模块采用1×1卷积通道与Ghost module并联的结构,缩减Ghost module的通道数以压缩参数量,并用与之并联的1×1卷积进行通道扩充;在模块输出端引入通道混洗(Channel Shuffle)操作以保证通道间信息交互。实验结果表明,利用该瓶颈结构设计的图像分类网络LGSNet (Light Ghost Networks,LGSNet),其计算量和参数量显著降低,同时网络精度与推理速度未受影响,甚至在一些测试中取得最优,此网络设计满足工业需求。这为面向工业场景的轻量化网络架构设计提供了新的解决方案和思路。
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关键词
石墨电极
轻量化网络
Ghost
module
S-Ghost
lgsnet
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Keywords
graphite electrode
lightweight network
Ghost module
S-Ghost
lgsnet
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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