基于改進(jìn)ShuffleNetV2 網(wǎng)絡(luò)的巖石圖像識(shí)別

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摘要： 由于基于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的巖石圖像識(shí)別算法模型比較繁瑣， 而且應(yīng)用于移動(dòng)終端等需要一定的計(jì)算能力， 因此很難實(shí)現(xiàn)對(duì)巖石類型的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確判別。為此， 以ShuffleNetV2 網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)， 插入通道連接注意力機(jī)制ECA （Efficient Channel Attention）模塊， 使用Mish 激活函數(shù)代替ReLU 激活函數(shù)并引入輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)部件中的深度可分離卷積。（剩余9183字）