基于二值神经网络的多光谱图像轻量化分类方法
公开
摘要
本发明公开了基于二值神经网络的多光谱图像轻量化分类方法，包括以下步骤：步骤S1：对MobileNetV1进行修改，将原网络中3*3的深度卷积和1*1的逐点卷积分别用1‑bit 3*3和1‑bit 1*1的卷积进行替换；步骤S2：激活和权重会通过sign函数进行二值量化；步骤S3：提出在这些实数值被二值化之前添加一个shortcut来传递这些实数值，保留信息，提高网络的表达能力；步骤S4：由于二值神经网络对激活分布较为敏感，我们提出利用RPReLU函数来移动激活分布；解决了传统多光谱分类模型分类精度较低结果误差较大，现有的基于深度学习的多光谱分类模型因其巨大的运算量以及数据存储需求，不能满足工业的实时性要求的问题。
基本信息
专利标题 ：
基于二值神经网络的多光谱图像轻量化分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581721A
申请号 ：
CN202210255660.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
景维鹏陈广胜李林辉张旭
申请人 ：
东北林业大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学
代理机构 ：
成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
邓永红
优先权 ：
CN202210255660.9
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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