基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法

作者： 王威 ¹ 邹婷 ¹ 王新 ¹
作者单位：

1. 长沙理工大学计算机与通信工程学院
提交时间：2019-01-28 14:33:28

摘要: 针对轻量级的深度神经网络MobileNet会减少分类准确率的问题，将空洞卷积核引入MobileNet模型中的某一卷积层中，提出一种基于局部感受野扩张的D-MobileNet模型。模型根据空洞卷积核所在位置的不同分为三种结构，在不增加参数数量的同时能够扩大该层卷积核的局部感受野，提高分类精度。实验在Caltech-101数据集、Caltech-256数据集以及图宾根大学动物分类数据库上进行，结果表明，D-MobileNet模型可获得比MobileNet更好的分类准确率，最多可以提高2%。

图像分类深度神经网络 MobileNet 空洞卷积 D-MobileNet

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201901.00147 (或此版本 ChinaXiv:201901.00147V1)
DOI:10.12074/201901.00147V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00147.V1
推荐引用方式： 王威,邹婷,王新.(2019).基于局部感受野扩张D-MobileNet模型的图像分类方法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00147] (点此复制)

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[V1]

2019-01-28 14:33:28

ChinaXiv:201901.00147V1

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