面向轻量化网络的改进双通道注意力机制图像分类方法

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为解决弹载终端环境下深度卷积神经网络模型体积较大、运算硬件要求高的问题,构建了一种基于改进双通道注意力机制的轻量化网络结构。针对网络轻量化会牺牲分类准确率的问题,以轻量化网络结构MobileNetV2为基准网络架构,引入自主设计的注意力模块,设计了基于SPP-DCAM模块的MobileNetV2网络架构,使卷积层学习的显著特征图的权重增加,以提升其分类准确率;设计的空间信息与通道信息并联输入,通过定义1×1和3×3的小卷积在保证结构轻量化的基础上减少了计算量和计算复杂度。最后,在cifar-100图
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目的 通过文献综述探讨护生对移动学习的态度及影响因素.方法 对PubMed、CINAHL、ProQuest、Web of Science、EMBASE、Cochrane Library等6个电子数据库进行检索,并对相关文献进行人工检索.检索时间为建库至2020年10月21日,文献综述按照PRISMA(2009)指南和综合评价方法进行.采用混合方法评估工具(Mixed Methods Appraisal Tool,MMAT)对纳入文献进行质量评价.结果 共检索出316篇文献,通过对标题、摘要和全文内容审查,
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