面向轻量化网络的改进双通道注意力机制图像分类方法

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摘 要：为解决弹载终端环境下深度卷积神经网络模型体积较大、 运算硬件要求高的问题， 构建了一种基于改进双通道注意力机制的轻量化网络结构。 针对网络轻量化会牺牲分类准确率的问题， 以轻量化网络结构MobileNetV2为基准网络架构， 引入自主设计的注意力模块， 设计了基于SPP-DCAM模块的MobileNetV2网络架构， 使卷积层学习的显著特征图的权重增加， 以提升其分类准确率; 设计的空间信息与通道信息并联输入， 通过定义1×1和3×3的小卷积在保证结构轻量化的基础上减少了计算量和计算复杂度。（剩余10637字）

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