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卷积神经网络模型所需的存储容量和计算资源远超出移动和嵌入式设备的承载量,因此文中提出轻量级卷积神经网络架构(SFNet).SFNet架构引入切分模块的概念,通过将网络的输出特征图进行“切分”处理,每个特征图片段分别输送给不同大小的卷积核进行卷积运算,将运算得到的特征图拼接后由大小为1×1的卷积核进行通道融合.实验表明,相比目前通用的轻量级卷积神经网络,在卷积核数目及输入特征图通道数相同时,SFNet的参数和计算量更少,分类正确率更高.相比标准卷积,在网络复杂度大幅降低的情况下,切分模块的分类正确率持平甚至更高. 相似文献
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中国国土面积广大,疆域辽阔,地形条件多样,矿产资源丰富。受地质勘查技术的影响,过去找矿资源的困难和误差比较大。为完善探矿基础,平衡我国对矿山资源的需求,有关部门应完善地质勘查技术和探矿技术,促进我国经济的持续发展。本文主要分析矿山地质勘查与找矿技术要点的研究。 相似文献
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