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摘要
根据工业生产要求,需要对不同等级的产品进行分类,Inception-ResNet v2算法模型对其分类准确率相对较低,且检测速度慢,不能够满足工业现场实时性检测分类的需要。针对这些问题提出基于Inception-ResNet v2改进的算法。该方法在网络的Inception-ResNet v2结构中采用密集串联的方式,加强原始图像的特征传递,提取更多表面特征;又对网络的卷积方式进行改进,采用深度可分离卷积,同时降低特征图数量,用以降低网络的运算量从而提升整体网络的训练速度。实验结果表明,改进后的GoogLeNet算法准确率提高7%,运算量降低19%。
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单位电子工程学院; 湖北工业大学
