论文摘要
随着深度学习的广泛应用和智能移动设备的普及,将深度学习的应用迁移到移动设备上已经成为一种新的趋势.本文设计了一种基于安卓平台和轻量级卷积神经网络的鸟类识别系统,该系统不依赖任何外部的计算资源和存储资源.本文提出以轻量级卷积神经网络作为基础模型的三种模型融合方法,分别是加权平均融合、双线型融合和多图片单模型融合.本文详细介绍了三种融合方式的结构和优缺点,并且给出了模型选择和超参数选择的一些方法.实验结果表明模型融合的方式相比单模型而言,识别精度有显著提高,可以更好的应用到安卓移动设备上.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 肖理想,罗泽
关键词: 深度学习,卷积神经网络,图像细粒度分类,迁移学习,模型融合
来源: 计算机系统应用 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 生物学,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学
基金: 中国科学院科技服务网络计划(STS计划)(Y82E01),国家科技部国家科技基础条件平台项目(DKA2017-12-02-18)~~
分类号: TP391.41;TP18;Q959
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007026
页码: 58-64
总页数: 7
文件大小: 1051K
下载量: 152
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