【摘 要】
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为了提升卷积神经网络的精度,往往需要增加更多的网络的层数,同时为了提升效率,需要使用价格更昂贵、计算性能更高的图像工作站.然而传统卷积神经网络的运行占用庞大的资源,
【机 构】
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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
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为了提升卷积神经网络的精度,往往需要增加更多的网络的层数,同时为了提升效率,需要使用价格更昂贵、计算性能更高的图像工作站.然而传统卷积神经网络的运行占用庞大的资源,不能让卷积神经网络运行于普通计算机甚至是移动设备上.本文介绍了三种轻量化卷积神经网络模型,轻量型网络在减少消耗计算资源的基础上,同时保证网络的精度,在一定程度上提升了网络效率,为将传统网络迁移到性能差的计算机或移动设备提供了可能.
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