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铁路异物入侵深度识别网络快速训练算法
铁路异物入侵深度识别网络快速训练算法
作者:
沈悦
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
铁路异物分类
卷积神经网络
VGG16深度网络模型
迁移压缩
摘要:
异物侵入铁路限界对铁路系统可靠性造成了极大的威胁.为达到高分类准确率及低模型内存占用率兼备的目的,针对既有技术方法中分类效果、泛化性能较差以及耗时久、模型占用空间大等问题,本文提供了一种快速训练算法,采用网络迁移压缩同时进行的方式,提出基于特征图L1或L2范数的递归式裁剪准则剔除冗余卷积核以压缩网络.对于单个相机新场景的目标分类任务,只需使用在混合场景数据上得到的最优分类网络模型通过压缩和微调训练便可以实现不同场景铁路异物分类的快速训练.实验表明,在基于铁路场景数据库的测试中,该算法可以将原始VGG16模型的参数消耗内存压缩1020倍,在不同的单个相机场景测试样本库上压缩后网络的分类误差最低为0.34%.
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文献信息
篇名
铁路异物入侵深度识别网络快速训练算法
来源期刊
电子设计工程
学科
交通运输
关键词
铁路异物分类
卷积神经网络
VGG16深度网络模型
迁移压缩
年,卷(期)
2019,(22)
所属期刊栏目
计算机技术与应用
研究方向
页码范围
48-54
页数
7页
分类号
TP391.4|U215.8
字数
5300字
语种
中文
DOI
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卷积神经网络
VGG16深度网络模型
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子设计工程
主办单位:
西安三才科技实业有限公司
出版周期:
半月刊
ISSN:
1674-6236
CN:
61-1477/TN
开本:
大16开
出版地:
西安市高新区高新路25号瑞欣大厦10A室
邮发代号:
52-142
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
14564
总下载数(次)
54
总被引数(次)
54366
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