《表2 本文模型网络结构参数》

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《基于轻量化卷积神经网络的木材种类识别》


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本文以MobileNetV2为基础,将MobileNetV2里10个具有shortcut连接的反向残差块去除,大大减少了模型的参数量和计算量。剩余的反向残差块的通道扩张系数适度降低,形成图4所示的反向残差块。此外,还调整了通道数和步长,最后一层卷积替换为线性层,不采用Dropout,最终形成了一种新的模型,其网络结构参数如表2所示。