基于改進(jìn)SqueezeNet的火焰識(shí)別算法
中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)
頁(yè)數(shù): 8 2024-08-28
摘要: 針對(duì)現(xiàn)有火焰識(shí)別算法在效率上的不足,設(shè)計(jì)1種輕量高效的深度學(xué)習(xí)模型。模型基于SqueezeNet進(jìn)行優(yōu)化,引入雙分支注意力機(jī)制以強(qiáng)化對(duì)火焰特征的識(shí)別能力,提升模型分類性能;同時(shí),加入殘差連接,提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練穩(wěn)定性和特征表達(dá)能力;通過使用批通道歸一化技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)的泛化性能;此外,通過將Fire模塊中的3×3標(biāo)準(zhǔn)卷積核替換為深度可分離卷積,進(jìn)一步降低參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度,并通過多個(gè)... (共8頁(yè))