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作者：熊政;车文刚;保永莉;刘晓彤;
单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省计算机技术应用重点实验室;昆明理工大学生命科学与技术学院;
摘要：提出一种基于轻量化神经网络MobilenetV3-large改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过剪枝、大量削减卷积层数、调整通道大小和步长,以及修改对应的网络参数快速降低了参数量.为弥补修改模型带来的准确率下降的问题,将激活函数ReLU更换为Hard-Swish,引入置换注意力机制替换原模型中的通道注意力机制,在进一步降低参数量的同时提高运行效率和分类准确率.在NEU-CLS表面缺陷数据集中的试验结果表明,改进后的算法参数量为0.5 MB,相比原模型降低96.89%,训练图片的时间由19.81 ms/幅降至10.73 ms/幅,平均准确率为99.26%,比改进前提高了5.56%,表明改进后的算法可应用于实时分类.
关键词：MobilenetV3算法;;转移注意力;;结构性剪枝;;缺陷分类
基金资助：云南省大学生创新创业训练计划项目(2021106740066)
