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摘要: 由于基于傳统深度学习的岩石图像识别算法模型比较繁琐, 而且应用于移动终端等需要一定的计算能力, 因此很难实现对岩石类型的实时准确判别。为此, 以ShuffleNetV2 网络为基础, 插入通道连接注意力机制ECA (Efficient Channel Attention)模块, 使用Mish 激活函数代替ReLU 激活函数并引入轻量级网络部件中的深度可分离卷积。(剩余9183字)
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基于改进ShuffleNetV2 网络的岩石图像识别
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