| 深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型 | |
| 王星1; 晏榕璟2 | |
| 2023-06-15 | |
| 发表期刊 | 兰州理工大学学报
 |
| ISSN | 1673-5196 |
| 卷号 | 49期号:03页码:88-93 |
| 摘要 | 针对传统垃圾图像分类模型结构复杂和实时性不强的问题，提出了一种深度可分卷积结合多通道注意力机制的垃圾图像快速分类模型.该模型首先利用深度卷积和逐点卷积的拼接模型构造深度可分卷积，通过减少卷积运算参数量降低模型训练时间开销；然后，引入多通道注意力机制，使模型对于强分类能力的特征具有更高的关注度；最后，在TrashNet、Garbage-classify和GINI等开源垃圾图像分类数据集上进行测试.实验结果表明，该模型相比当前主流垃圾图像分类模型，在保持识别精度较高的基础上，具有更小的时间开销和更广的检测范围. |
| 关键词 | 垃圾图像分类 深度卷积 逐点卷积 多通道注意力机制 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190312,NGII20180117)的资助 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/153670 |
| 专题 | 国家开放大学新疆分部 |
| 通讯作者 | 王星 |
| 作者单位 | 1.石河子开放大学; 2.西交利物浦大学理学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学新疆分部 |
| 通讯作者单位 | 国家开放大学新疆分部 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学新疆分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王星,晏榕璟. 深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型[J]. 兰州理工大学学报,2023,49(03):88-93. |
| APA | 王星,&晏榕璟.(2023).深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型.兰州理工大学学报,49(03),88-93. |
| MLA | 王星,et al."深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型".兰州理工大学学报 49.03(2023):88-93. |
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