【摘 要】
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Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度.由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京,210094
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Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度.由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation)模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高.通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB 2002011数据集上提升了1％～1.7％和0.8％～1％,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度.将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63％的识别率.
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