FuseNet：应用于移动端的轻量型图像识别网络
FuseNet：lightweight image recognition network for mobile applications
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093
摘要
为解决目前Transformer模型因其巨大的参数量和计算复杂度而无法应用在计算资源相对有限的移动设备中的问题，提出了一种适用于移动端的友好型轻量图像识别网络称为FuseNet。FuseNet利用卷积神经网络提取局部特征信息和自注意力机制擅长对全局信息进行建模的特性，将局部表示与全局表示两者的特性整合至一个特征提取模块，高效融合了两种不同结构的优点达到以较小的模型规模实现较高准确率的目的。实验证明不同参数规模的FuseNet可以在不进行预训练的情况下实现良好的性能，可以很好地应用在移动设备中。FuseNet-B在ImageNet-1K数据集上以14.8 M的参数量实现了80.5%的准确率，性能表现超过了同体量的Transformer模型和卷积神经网络。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61074087,61703277)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0230
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 288-293,298
文章编号: 1001-3695(2023)01-048-0288-06
发布历史
[2022-07-27] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
田鑫驰, 王亚刚, 尹钟. FuseNet：应用于移动端的轻量型图像识别网络 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 288-293,298. (Tian Xinchi, Wang Yagang, Yin Zhong. FuseNet：lightweight image recognition network for mobile applications [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 288-293,298. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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