基于敏感度的YOLO网络集成剪枝算法

深层卷积神经网络所需的计算量和存储空间严重制约了其在资源有限平台上的应用与部署。针对基于单一参数重要性评价或者特征重建的剪枝算法泛化能力较差的问题,提出基于敏感度的集成剪枝算法,利用BN层的缩放因子稀疏YOLO网络中卷积核个数较多的冗余层,结合3种参数重要性评价方法对卷积核做重要性排序,并根据敏感度确定每一层的剪枝比率。实验结果表明,该剪枝算法对于YOLOv3和YOLOv3-tiny网络分别缩减80.5%和92.6%的参数量,并且相比基于网络轻量化方法的剪枝算法提升了网络模型压缩后的检测精度和泛化能力。     

苏北盆地阜二、四段鱼化石及其沉积环境

对苏北盆地新发现的鱼化石进行初步研究,探讨了含鱼地层阜二、阜四段的时代和沉积环境.阜宁组鱼化石分为两个组合,即下部阜二段的鲤科-鲿科-鲱科组合和上部阜四段的洞庭鳜-始舌齿鱼组合.下部组合与三水盆地古新统莘庄村组至?心组的洞庭鳜鱼群相当,阜二段的时代应为古新世;上部组合与三水盆地始新统华涌组骨舌鱼类鱼群和渤海沿岸始新世的...