《表3 深度可分离卷积在部分测试集上的性能测试结果以及模型大小》
采用矩形卷积核在提高精度的同时,也增加了网络的复杂度,这可以利用深度可分离卷积操作来解决。为了测试深度可分离卷积操作的效果,选取部分数据进行测试,实验(A)表示在基础残差结构上的结果,实验(B)表示在基础残差结构的结构上使用矩形卷积核的结果,实验(C)表示在基础残差结构上使用深度可分离卷积的结果,实验(D)表示使用矩形卷积核、深度可分离卷积和预激活操作的改进残差结构的结果,实验结果表3所示。其中用RCK(Rectangular Convolution Kernel)表示矩形卷积核操作,DSC(Depth Separable Convolution)代表深度可分离卷积操作,PAO(PreActivation Operation)表示预激活操作。
图表编号 | XD00163209300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.10 |
作者 | 石陆魁、马红祺、张朝宗、樊世燕 |
绘制单位 | 河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北省科学技术情报研究院、河北工业大学人工智能与数据科学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |