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基于改进ShuffleNet v1的服装图像分类算法 被引量：11
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作者 曾华福 杨杰 李林红 《现代纺织技术》 北大核心 2023年第2期23-35,共13页
针对服装图像分类模型体积较大,缺少细分类的问题,提出基于改进ShuffleNet v1的服装图像分类算法。该算法以ShuffleNet v1为基础,通过优化模块的堆叠次数和网络层通道数来降低模型的计算量,满足算法的实时性要求;嵌入通道和空间注意力模... 针对服装图像分类模型体积较大,缺少细分类的问题,提出基于改进ShuffleNet v1的服装图像分类算法。该算法以ShuffleNet v1为基础,通过优化模块的堆叠次数和网络层通道数来降低模型的计算量,满足算法的实时性要求;嵌入通道和空间注意力模块,使得模型关注重要的特征信息,抑制无用的特征信息;设计非对称多尺度特征融合模块,加强模型的特征提取能力。结果表明:所提算法在自建的衬衫服装数据集中准确率为88.31%,分别高于ShuffleNet v1、ShuffleNet v2、MobileNet v2和ResNet50模型2.77%、3.69%、1.98%、0.62%;所提算法在DeepFashion的部分数据集中也取得了不错的效果,验证了所提算法的有效性与通用性;与基础模型相比,所提模型的参数量仅为0.73M,模型参数量减少了约60%,实现了模型准确率和推理速度的提升。 展开更多
关键词 服装图像分类 shufflenet v1 深度学习 注意力机制 非对称多尺度特征融合
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改进YOLOv7-tiny的目标检测轻量化模型 被引量：31
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作者 刘浩翰 樊一鸣 +1 位作者 贺怀清 惠康华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期166-175,共10页
当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语... 当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语义信息,进一步提升检测精度;引入GSConv(鬼影混洗卷积)模块改进网络的Neck层,在降低参数量和计算量前提下,提升检测效果;采用Mish激活函数,增加非线性表达,提高模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的模型与原模型相比,精度提高了3.3%,参数量和计算量分别下降了4.8%和13.7%,模型规模降低了8.7%。改进后的YOLOv7-tiny在保持较高的精度下,降低了模型的参数量和计算量,进一步提升了检测效果,为在边缘终端设备部署提供了可行性。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv7-tiny shufflenet v1 轻量化 Mish激活函数 GSConv模块
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