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基于深度神经网络的藏药材识别分类研究
1
作者
温瑶
祁晋东
+2 位作者
周艳霞
罗松元邓
方珠丽
《信息与电脑》
2022年第24期151-153,共3页
为了实现对藏药材快速、高效、准确的鉴定识别,本文采用深度学习的方式提出了一种对称卷积核多分支残差块。该块不仅可以根据藏药材的差异动态调节卷积的参数,而且可以在更细粒度的级别上提取多尺度空间信息,并形成长距离的信道依赖性,...
为了实现对藏药材快速、高效、准确的鉴定识别,本文采用深度学习的方式提出了一种对称卷积核多分支残差块。该块不仅可以根据藏药材的差异动态调节卷积的参数,而且可以在更细粒度的级别上提取多尺度空间信息,并形成长距离的信道依赖性,然后将此块进行堆叠,形成了一个新型的网络结构——深度对称卷积核神经网络。实验结果表明,该网络在相同条件下取得了参数量-计算量-准确率之间的平衡,具有更好的性能。
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关键词
深度学习
对称卷积核多分支残差块
深度对称卷积核神经网络
平衡
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职称材料
题名
基于深度神经网络的藏药材识别分类研究
1
作者
温瑶
祁晋东
周艳霞
罗松元邓
方珠丽
机构
西藏大学信息科学技术学院
出处
《信息与电脑》
2022年第24期151-153,共3页
基金
西藏大学研究生高水平人才培养计划项目(项目编号:No.2020-GSP-S167)
西藏大学国家级大学生创新创业训练项目(项目编号:No.202210694039)
+1 种基金
西藏大学珠峰学科建设计划项目(项目编号:No.zf22002001)
2022年度武汉理工大学-西藏大学“西藏经济社会发展与高原科学研究共建创新基金专项立项项目”(项目编号:No.LZJ2022004)。
文摘
为了实现对藏药材快速、高效、准确的鉴定识别,本文采用深度学习的方式提出了一种对称卷积核多分支残差块。该块不仅可以根据藏药材的差异动态调节卷积的参数,而且可以在更细粒度的级别上提取多尺度空间信息,并形成长距离的信道依赖性,然后将此块进行堆叠,形成了一个新型的网络结构——深度对称卷积核神经网络。实验结果表明,该网络在相同条件下取得了参数量-计算量-准确率之间的平衡,具有更好的性能。
关键词
深度学习
对称卷积核多分支残差块
深度对称卷积核神经网络
平衡
Keywords
deep
learning
symmetric
convolution
kernel
multi
branch
residual
block
depth
symmetric
convolution
kernel
neural
network
balance
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的藏药材识别分类研究
温瑶
祁晋东
周艳霞
罗松元邓
方珠丽
《信息与电脑》
2022
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