结合改进ShuffleNet-V2和注意力机制的无人机图像自主分类预警框架

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摘 要：为实现灾难事件的无人机（Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ） 自主监测和预警，提出了结合逐通道注意力机制和高效卷积神经网络的新架构。考虑到嵌入式平台的资源限制条件，使用轻量级ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ-Ｖ２ 作为骨干网络，能够对更多信息进行高效编码并尽可能降低网络复杂度。为进一步提高灾难场景分类的准确度，在ＳｈｕｆｆｌｅＮｅｔ-Ｖ２ 网络中结合了挤压－激发（Ｓｑｕｅｅｚｅ-Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ，ＳＥ） 模块以实现逐通道注意力机制，显著增强分类网络对重要特征的关注度。（剩余12305字）