计算机应用研究

作者：李亚辉,刘俊,

单位：杭州电子科技大学通信与传输信息融合国防重点学科实验室,杭州310018；

关键词：深度学习,目标识别,轻量化,嵌入式应用,

基金：国家自然科学基金重点资助项目；海军装备预研创新项目；；

针对资源受限条件下目标识别任务，提出了一种基于轻量化深度网络的目标识别方法。通过优化卷积操作、模型参数压缩、增强特征表达深度等网络结构的优化方法，设计并实现了针对嵌入式平台应用的轻量化网络模型结构，使得深度网络模型在保证精度的条件下，模型参数和运行所需资源的大幅缩减。实验表明，提出的轻量化深度模型较ILSVRC-15冠军提出的基础模型ResNet，在ImageNet-67数据集上，网络模型压缩为基础模型10.2%的条件下仍保持93.5%的目标识别准确率。

来源：2020年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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