基于注意力机制和深度残差网络的烟盒规格识别OACSTPCD
CIGARETTE RECOGNITION BASED ON ATTENTION MECHANISM AND DEEP RESIDUAL NETWORK
为了解决在人工识别烟盒规格过程中存在的识别效率低、识别错误率高、不便于批量部署等问题,基于深度残差网络和注意力机制建立烟盒规格自动识别模型.烟盒规格识别可以归纳为细粒度识别任务,单独使用深度残差网络进行细粒度分类存在特征判别性较差、精度不足的问题.自适应选择卷积网络(Selective Kernel Networks,SKNet)可以动态地调节感受野从而更好地提取图像的细节特征,通过将自适应选择卷积网络和深度残差网络相结合,不仅增强了深度残差网络…查看全部>>
赵志成;罗泽
中国科学院计算机网络信息中心 北京 100190||中国科学院大学 北京 100049中国科学院计算机网络信息中心 北京 100190
计算机与自动化
烟盒规格识别卷积神经网络深度学习深度残差网络注意力机制
Cigarette packet recognitionConvolutional neural networksDeep learningDeep residual networksAttention mechanisms
《计算机应用与软件》 2023 (9)
242-247,252,7
中国烟草总公司科技重大专项(110201901026(SJ-05)).
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