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基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾图像识别

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.10 MB | 2021-05-14

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　　为更好地提取烟雾图像的全局特征，提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法。依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积，扩大卷积核的感受野，使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域，在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制，促进卷积层之间的信息流通，实现烟雾图像局部特征和全局特征的融合。在此基础上，构造应用于烟雾识别的深度卷积神经网络，并在训练样本和标签的凸组合上完成训练以增强模型的泛化能力。实验结果表明，与 Alexnet、vGG16等方法相比，该方法具有较好的烟雾特征表达能力，能在提高烟雾识别效果的同时，减小模型尺寸效果，其实用性较好。

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