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基于改进E-EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型
1
作者
杨云
陈佳宁
+1 位作者
王秀峰
周瑶
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第2期129-134,186,共7页
为进一步提高古陶瓷纹饰分类精度,提出一种基于改进EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型。该模型通过引入高效率注意力机制(ECA)模块改进原主干网络EfficientNet-B0,有效捕获通道间的交互信息,利用跳跃连接在特征提取的最后一层加入ECA模...
为进一步提高古陶瓷纹饰分类精度,提出一种基于改进EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型。该模型通过引入高效率注意力机制(ECA)模块改进原主干网络EfficientNet-B0,有效捕获通道间的交互信息,利用跳跃连接在特征提取的最后一层加入ECA模块,获得古陶瓷纹饰注意力特征图,并利用迁移学习和Adam优化算法在古陶瓷纹饰数据集上进行实验验证。结果表明,改进后的E-EfficientNet模型在古陶瓷纹饰数据集上的识别准确率达到了99.26%,较改进前提高了2.48%;与同类轻量化模型ShuffleNet-V2和MobileNet-V3对比,识别准确率分别提高了2.10%和2.91%;与其他经典模型VGG、ResNet对比,不仅参数量大幅度减少,识别准确率均明显提高,可有效用于古陶瓷纹饰分类。
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关键词
古陶瓷纹饰分类
高效率注意力机制
跳跃连接
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职称材料
题名
基于改进E-EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型
1
作者
杨云
陈佳宁
王秀峰
周瑶
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
陕西科技大学材料科学与工程学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023年第2期129-134,186,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61971272)
国家自然科学基金青年科学基金项目(61601271)
+1 种基金
国家重点研发计划重点专项项目(2019YFC1520204)
陕西省教育厅专项科研计划项目(15JK1086)。
文摘
为进一步提高古陶瓷纹饰分类精度,提出一种基于改进EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型。该模型通过引入高效率注意力机制(ECA)模块改进原主干网络EfficientNet-B0,有效捕获通道间的交互信息,利用跳跃连接在特征提取的最后一层加入ECA模块,获得古陶瓷纹饰注意力特征图,并利用迁移学习和Adam优化算法在古陶瓷纹饰数据集上进行实验验证。结果表明,改进后的E-EfficientNet模型在古陶瓷纹饰数据集上的识别准确率达到了99.26%,较改进前提高了2.48%;与同类轻量化模型ShuffleNet-V2和MobileNet-V3对比,识别准确率分别提高了2.10%和2.91%;与其他经典模型VGG、ResNet对比,不仅参数量大幅度减少,识别准确率均明显提高,可有效用于古陶瓷纹饰分类。
关键词
古陶瓷纹饰分类
高效率注意力机制
跳跃连接
Keywords
classification of ancient ceramic ornamentation
efficient channel attention(ECA)
residual connection
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进E-EfficientNet的古陶瓷纹饰分类模型
杨云
陈佳宁
王秀峰
周瑶
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2023
0
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