图像分类在诸多领域有着广泛的应用,利用神经网络进行图像分类是一种常用的方法。然而由于网络模型过大,神经网络难以在物联网设备上部署和运行。为解决这一问题,研究了一种适用于物联网设备的轻型图像分类方法。训练ResNet网络,利用模型量化缩小网络大小。通过在CIFAR-10数据集上进行仿真,证明了所设计算法的有效性。