分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
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%。