A New Image Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers
المؤلفون المشاركون
Wang, Wei
Hu, Yiyang
Zou, Ting
Liu, Hongmei
Wang, Jin
Wang, Xin
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Because deep neural networks (DNNs) are both memory-intensive and computation-intensive, they are difficult to apply to embedded systems with limited hardware resources.
Therefore, DNN models need to be compressed and accelerated.
By applying depthwise separable convolutions, MobileNet can decrease the number of parameters and computational complexity with less loss of classification precision.
Based on MobileNet, 3 improved MobileNet models with local receptive field expansion in shallow layers, also called Dilated-MobileNet (Dilated Convolution MobileNet) models, are proposed, in which dilated convolutions are introduced into a specific convolutional layer of the MobileNet model.
Without increasing the number of parameters, dilated convolutions are used to increase the receptive field of the convolution filters to obtain better classification accuracy.
The experiments were performed on the Caltech-101, Caltech-256, and Tubingen animals with attribute datasets, respectively.
The results show that Dilated-MobileNets can obtain up to 2% higher classification accuracy than MobileNet.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Wei& Hu, Yiyang& Zou, Ting& Liu, Hongmei& Wang, Jin& Wang, Xin. 2020. A New Image Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138852
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Wei…[et al.]. A New Image Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138852
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Wei& Hu, Yiyang& Zou, Ting& Liu, Hongmei& Wang, Jin& Wang, Xin. A New Image Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138852
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138852
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر