《表1 优化的神经网络卷积层》
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《基于深度学习优化YOLOV3算法的芳纶带检测算法研究》
优化后的神经网络,融合了DenseNet的网络特征,为了减少参数,使得网络更窄,简化了DenseNet神经网络,将YOLOV3算法的第4层、第8层、第11层、第15层、第18层、第21层、第24层、第27层、第30层和第33层输出。经过卷积操作传入到第36层神经网络,为减少检测时间,在每个残差组件添加了1×1的卷积操作,即Translation layer。卷积层数和卷积核大小设计见表1。
图表编号 | XD00141831500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.04.15 |
作者 | 杨建伟、涂兴子、梅峰漳、李亚宁、范鑫杰 |
绘制单位 | 平顶山天安煤业股份有限公司煤矿机电运输、平顶山天安煤业股份有限公司煤矿机电运输、平顶山天安煤业股份有限公司煤矿机电运输、山西戴德测控技术有限公司研发部、山西戴德测控技术有限公司研发部 |
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