【摘 要】
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准确并高效地识别花卉在自动化种植、机械采摘、病虫害防治、鲜花定级等方面均具有重要意义。为了使手机等嵌入式设备对花卉识别更具有适配性,在AlexNet的基础上,利用深度可分离卷积减少运算量,调整自适应池化层和全连接层减少参数量,将低维特征与高维特征相融合提升特征提取能力。实验结果表明优化后的模型可以有效降低运算量及参数量。模型体积仅14.34 MB,浮点运算量减少53%,识别速度提高31%,充分验证
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500
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准确并高效地识别花卉在自动化种植、机械采摘、病虫害防治、鲜花定级等方面均具有重要意义。为了使手机等嵌入式设备对花卉识别更具有适配性,在AlexNet的基础上,利用深度可分离卷积减少运算量,调整自适应池化层和全连接层减少参数量,将低维特征与高维特征相融合提升特征提取能力。实验结果表明优化后的模型可以有效降低运算量及参数量。模型体积仅14.34 MB,浮点运算量减少53%,识别速度提高31%,充分验证了优化方法的有效性。
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