《表1 不同基础特征网络性能分析》

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《基于FPGA的油棕检测和硬件加速设计及实现》

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由表1可知，在第一个卷积块中，在取消第一层的下采样的基础上，以3个3×3的卷积代替第一个7×7的卷积操作获得了最高的模型准确率。此外，如图2所示，用两个残差块替换了两个卷积块，直到网络末尾。每个残余块由两个分支形成。一个分支是步幅为2的1×1卷积层，另一分支是步幅为2的3×3卷积层和步幅为1的3×3卷积层。每个卷积层的输出通道数设置为128，有效地提取棕榈树目标的关键特征信息。